Dokumentasi API untuk Pengembang

Autentikasi & URL Dasar

Kunci API Anda mengautentikasi setiap permintaan. Sertakan dalam Authorization header sebagai token bearer. URL dasarnya adalah https://api.keyapiglm.com/v1. Titik akhir ini kompatibel dengan klien OpenAI-compatible. Anda dapat mengganti base URL OpenAI standar dalam kode Anda. Layanan kami menangani routing ke model uncensored kami.

Permintaan Pertama

Kirim permintaan POST ke /v1/chat/completions. Sertakan ID model dan prompt Anda. Respons berisi teks yang dihasilkan. Anda dapat memulai dengan kelengkapan teks sederhana. API kami mengembalikan token mentah tanpa pemformatan tambahan.

Copycurl https://api.keyapiglm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Verify endpoint latency for high traffic loads"}]
  }'

Verifikasi kunci Anda berfungsi segera. Periksa respons untuk choices array. Setiap pilihan memiliki pesan dengan konten yang dihasilkan Anda. Kesalahan mengembalikan kode HTTP standar.

Integrasi SDK Python

Instal openai paket. Atur URL dasar ke endpoint kami. Inisialisasi klien dengan kunci API Anda. Panggil chat.completions.create metode. Lulus ID model uncensoredIni berfungsi dengan kode OpenAI yang ada. Tidak perlu wrapper tambahan.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.keyapiglm.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Tangani objek respons. Ekstrak teks dari pilihan pertama. Skrip Anda berjalan lancar. Debugging menjadi mudah dengan logging standar.

Pengaturan SDK Node

Impor klien OpenAI di Node. Konfigurasikan URL dasar. Teruskan kunci Anda ke konstruktor. Panggil fungsi chat completion. Gunakan ID model yang sama. Pendekatan ini menghemat waktu. Anda menggunakan kembali pola yang sudah dikenal. API merespons dengan cepat.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.keyapiglm.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Catat teks yang dihasilkan. Periksa adanya error di blok catch. Aplikasi Node Anda terintegrasi dengan lancar. Tidak diperlukan klien HTTP khusus. Respons JSON standar diterima sesuai harapan.

Respons Streaming (SSE)

Aktifkan streaming dengan mengatur stream: true. API mengirim Server-Sent Events. Setiap chunk berisi teks parsial. Gabungkan chunk-chunk ini untuk respons lengkap. Ini mengurangi latensi yang dirasakan. Pengguna melihat teks muncul secara instan.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Tangani setiap loop dalam event loop Anda. Chunk terakhir mencakup penggunaan token. Hentikan streaming saat model selesai. Metode ini berfungsi dengan klien SSE apa pun. UI Anda diperbarui secara real time.

Batas & Error

Batas laju adalah 300 permintaan per menit. Permintaan simultan maksimal 8 per kunci. Badan permintaan tidak boleh melebihi 8 MB. Jendela konteks adalah 100.000 token. Kesalahan mengembalikan kode standar. Gunakan 401 untuk kunci tidak valid. Gunakan 402 untuk kredit tidak cukup. Gunakan 429 untuk batas laju. Periksa badan respons untuk detailnya. Logika percobaan ulang menangani masalah sementara. Integrasi Anda tetap stabil.