Documentação da API para Desenvolvedores

Autenticação & URL Base

Sua chave de API autentica cada solicitação. Passe-a no Authorization cabeçalho como um token bearer. A URL base é https://api.keyapiglm.com/v1. Este endpoint funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI. Você pode substituir a URL base padrão do OpenAI no seu código. Nosso serviço cuida do roteamento para nosso modelo uncensored.

Primeira solicitação

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions. Inclua o ID do seu modelo e o prompt. A resposta contém o texto gerado. Você pode começar com uma conclusão de texto simples. Nossa API retorna tokens brutos sem formatação extra.

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"}]
  }'

Verifique se sua chave funciona imediatamente. Verifique a resposta para o choices array. Cada escolha tem uma mensagem com seu conteúdo gerado. Erros retornam códigos HTTP padrão.

Integração do SDK Python

Instale o openai pacote. Defina a URL base para nosso endpoint. Inicialize o cliente com sua chave de API. Chame o chat.completions.create método. Passe o ID do modelo uncensored. Isso funciona com o código existente da OpenAI. Não são necessários wrappers extras.

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)

Manipule o objeto de resposta. Extraia o texto da primeira opção. Seu script executa com fluidez. A depuração é fácil com logs padrão.

Configuração do SDK Node

Importe o cliente OpenAI no Node. Configure a URL base. Passe sua chave para o construtor. Chame a função de conclusão de chat. Use o mesmo ID de modelo. Essa abordagem economiza tempo. Você reutiliza padrões familiares. A API responde rapidamente.

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);

Registre o texto gerado. Verifique se há erros no bloco catch. Seu aplicativo Node se integra perfeitamente. Não são necessários clientes HTTP personalizados. As respostas JSON padrão chegam conforme o esperado.

Respostas em Streaming (SSE)

Ative o streaming definindo stream: true. A API envia Eventos Enviados pelo Servidor. Cada fragmento contém texto parcial. Concatene esses fragmentos para a resposta completa. Isso reduz a latência percebida. Os usuários veem o texto aparecer instantaneamente.

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)

Lide com cada chunk no seu loop de eventos. O último chunk inclui o uso de tokens. Pare o streaming quando o modelo terminar. Este método funciona com qualquer cliente SSE. Sua interface do usuário é atualizada em tempo real.

Limites & Erros

Os limites de taxa são de 300 solicitações por minuto. As solicitações simultâneas atingem um máximo de 8 por chave. Os corpos das solicitações não podem exceder 8 MB. A janela de contexto é de 100.000 tokens. Os erros retornam códigos padrão. Use 401 para chaves inválidas. Use 402 para crédito insuficiente. Use 429 para limites de taxa. Verifique o corpo da resposta para obter detalhes. A lógica de retry lida com problemas temporários. Sua integração permanece estável.