Documentație API

Autentificare și URL de bază

Începe prin a actualiza configurația clientului tău cu cheia ta API unică și URL-ul de bază specific nostru. Nu trebuie să îți modifici logica codului, ci doar șirul de conexiune. Endpoint-ul este https://api.gatewayllm.cc/v1 și necesită Authorization: Bearer <key> header. Această configurare funcționează cu orice SDK compatibil OpenAI standard pe care îl ai deja instalat.

Prima cerere

Trimiteți o cerere standard de completare a chat-ului pentru a vă verifica conexiunea și a primi un răspuns imediat. Utilizați ID-ul modelului uncensored pentru a accesa modelul nostru specific de limbaj mare. Exemplul următor demonstrează o interacțiune simplă cu textul folosind instrumentul de linie de comandă cURL.

Copycurl https://api.gatewayllm.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check server health status"}]
  }'

Răspunsul dumneavoastră va ajunge sub formă de JSON care conține textul generat. Dacă primiți un răspuns valid, integrarea dumneavoastră funcționează corect.

Integrare SDK Python

Folosește biblioteca oficială Python OpenAI pentru a interacționa cu endpoint-ul nostru prin suprascrierea URL-ului de bază. Acest lucru îți permite să păstrezi structura existentă a codului Python în timp ce schimbi furnizorul de bază. Fragmentul de cod de mai jos arată cum să inițializezi clientul și să trimiți un mesaj.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.gatewayllm.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)

Biblioteca gestionează automat serializarea și deserializarea. Poți utiliza acum metode standard precum chat.completions.create cu backend-ul nostru.

Configurare SDK Node.js

Inițializați pachetul OpenAI Node.js cu cheia ta și URL-ul nostru de bază pentru a începe generarea de conținut. Această abordare asigură compatibilitatea cu aplicațiile Node existente fără a necesita refactoring major. Codul următor demonstrează procesul de inițializare.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.gatewayllm.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);

Apelați metoda completion cu id-ul modelului dorit. Obiectul de răspuns va conține textul generat în content câmp.

Streaming și SSE

Activați streaming-ul pentru a primi tokenii pe măsură ce sunt generați, reducând latența percepută pentru output-urile lungi. Setează stream: true în parametrii solicitării pentru a activa Evenimentele trimise de server. Exemplul următor arată cum se consumă fluxul în bucăți.

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)

Fiecare fragment conține date parțiale. Fragmentul final include statistici complete de utilizare a token-urilor. Această metodă este ideală pentru interfețe utilizator în timp real.

Limitări, Erori și Context

Monitorați-vă rata de solicitări și gestionați erorile cu grijă pentru a menține o aplicație stabilă. API-ul nostru impune o limită de 300 de solicitări pe minut per cheie. Veți primi un 401 eroare dacă cheia dvs. este invalidă, a 402 eroare dacă creditul preplătit este epuizat, și o 429 eroare dacă depășiți limita de rată. Fiecare cerere suportă o fereastră de context de 100,000 de tokeni. Asigurați-vă că promptul plus completarea rămân în această limită pentru a evita trunchierea.