Documentation API & Démarrage rapide
Intégrez notre API LLM sans censure en quelques minutes à l'aide de points de terminaison compatibles OpenAI standards. Ce guide de démarrage rapide couvre l'authentification, la structure de la charge utile, le streaming et les limites spécifiques pour le modèle "uncensored".
URL de base & Authentification
Notre API se trouve à https://api.llmjailbreak.cc/v1 Et accepte les en-têtes standard. Vous avez besoin d'un Authorization: Bearer <your-api-key> header sur chaque requête. Obtenez votre clé instantanément via le tableau de bord en utilisant Google ou e-mail, puis collez-la dans votre client. L'URL de base assure la compatibilité avec les SDK OpenAI existants sans modifications de code.
curl https://api.llmjailbreak.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "explain the Krebs cycle"}]
}'Si la clé est manquante ou invalide, l'API renvoie un 401 erreur immédiatement. Vérifiez le tableau de bord si vous soupçonnez une faute de frappe. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour l'inscription.
Explication de POST /v1/chat/completions
Envoyez des données textuelles au /v1/chat/completions point de terminaison pour obtenir des réponses. C'est le point d'interaction principal pour le modèle sans restriction. Vous définissez le model comme uncensored et fournissez une messages tableau. L'API traite l'invite et renvoie le texte généré.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmjailbreak.cc/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)Gardez vos charges utiles sous 8 Mo. Le système prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens combinant invite et complétion. Si vous dépassez les limites, l'API rejette la requête. Utilisez ce point de terminaison pour le jeu de rôle NSFW ou la recherche en sécurité sans filtres de contenu.
Paramètres : Température, Top-P et Seed
Contrôlez la créativité avec temperature Et la diversité avec top_p. Définissez seed pour des sorties déterministes lors des tests. Ces paramètres se comportent exactement comme leurs homologues OpenAI. Ajustez-les pour affiner le comportement du modèle pour votre cas d'utilisation spécifique.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmjailbreak.cc/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);Les valeurs de température plus élevées augmentent le hasard. Les valeurs plus basses rendent les réponses plus prévisibles. Le seed parameter garantit la reproductibilité. Utilisez ces outils pour calibrer le modèle pour l'écriture créative ou des tâches d'extraction de données précises.
Mode JSON & Appel de fonctions
Garantissez une sortie structurée à l'aide response_format: {"type": "json_object"}. Cela garantit que le modèle renvoie du JSON. Vous pouvez également utiliser l'appel de fonctions pour intégrer des outils externes. Définissez des fonctions dans le tools tableau et laissez le modèle décider quand les appeler.
L'appel de fonctions prend en charge tool_choice pour une application stricte. Utilisez ceci pour les agents ou les pipelines de données. L'API gère le routage automatiquement. Aucune configuration supplémentaire n'est nécessaire au-delà du mode JSON standard OpenAI.
Réponses en streaming (SSE)
Diffusez les réponses à l'aide de Server-Sent Events (SSE). Cela réduit la latence pour les sorties longues. L'API envoie les tokens de manière incrémentale. Vous pouvez les traiter en temps réel. C'est idéal pour les interfaces de chat ou les démonstrations en direct.
stream = 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)Les statistiques d'utilisation des tokens apparaissent dans le dernier chunk. Surveillez cela pour une facturation précise. Le streaming n'affecte pas la tarification. Chaque token est facturé séparément au tarif standard. Utilisez cela pour une expérience utilisateur plus fluide.
Limites de débit & Quotas
Attendez 429 les erreurs si vous dépassez 300 requêtes par minute par clé. Les requêtes simultanées sont limitées à 8 par clé. Ces limites empêchent les abus et garantissent la stabilité. Mettez à niveau votre plan ou attendez si vous atteignez le plafond.
A 402 erreur indique un crédit insuffisant. Rechargez avec de la crypto pour continuer. Le crédit n'expire jamais. Les erreurs et les refus sont gratuits. Surveillez votre utilisation via le tableau de bord. La clé API est unique par compte. Remplacez-la si nécessaire.
FAQ
Cette API est-elle compatible avec les SDK OpenAI ?
Oui, il est entièrement compatible avec OpenAI. Vous devez simplement modifier l'URL de base et la clé API. La structure du point de terminaison et les paramètres correspondent à l'API standard. Cela permet une intégration directe (drop-in).
Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?
La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela inclut à la fois l’invite et la réponse. Vous pouvez envoyer jusqu’à 16 000 tokens dans une seule réponse. Les réponses plus courtes ont par défaut 2 048 tokens si non spécifiés.
Comment gérer les erreurs comme les 401 ou 429 ?
Une erreur 401 signifie que votre clé API est invalide ou manquante. Une erreur 429 indique que vous avez dépassé la limite de taux de 300 requêtes par minute. Vérifiez vos identifiants ou attendez avant de réessayer. Ces deux erreurs sont des réponses HTTP standard.
Obtenez votre clé API
Inscrivez-vous, copiez votre clé, et mettez à jour l'URL de base. C'est toute la configuration.
Obtenez votre clé