Documentation API LLM sans censure

URL de base et authentification

Notre API se trouve à https://api.huggingfacellmapi.com/v1. Vous vous authentifiez à l'aide d'un jeton Bearer envoyé dans le Authorization header. Générez votre clé instantanément via le Obtenir la clé API page en utilisant Google ou l'e-mail. Conservez cette clé en toute sécurité ; quiconque la possède peut dépenser vos crédits prépayés. Si vous la perdez, générez-en une nouvelle pour remplacer l'ancienne clé active. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour commencer.

Première demande avec cURL

Envoyez une charge utile JSON brute pour tester le point de terminaison immédiatement. Utilisez l'ID de modèle uncensored pour contourner les filtres standard. La commande cURL suivante illustre une requête de génération de texte basique.

Copycurl https://api.huggingfacellmapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the release notes for version three point zero five"}]
  }'

Cela renvoie un objet JSON contenant le texte généré. Vérifiez le choices tableau pour le contenu réel. Si vous recevez une erreur 401, vérifiez que votre clé est correcte et active.

Intégration du SDK Python

Utilisez l'officiel openai Bibliothèque Python pour une interface propre. Pointez le client vers notre URL de base et définissez votre clé API. Cette approche gère automatiquement les nouvelles tentatives et l'analyse JSON.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Installez le package via pip. Vous pouvez ensuite appeler le point de terminaison des complétions de chat exactement comme vous le feriez avec OpenAI. L'objet de réponse vous donne accès à l'utilisation des jetons et aux raisons de fin.

Configuration du client Node.js

Les développeurs JavaScript peuvent utiliser le openai Package Node. Configurez le client avec notre URL de base spécifique. Cela garantit que toutes les requêtes sont routées via nos serveurs sans censure.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Exécutez cet extrait dans votre environnement Node. Il démontre un appel synchrone simple. Vous pouvez l'intégrer facilement dans des routes Express ou des fonctions serverless.

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream: true. Le serveur envoie des événements envoyés par le serveur (SSE) contenant des jetons partiels. Cela réduit la latence perçue pour les utilisateurs finaux.

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)

Analysez chaque chunk à mesure qu'il arrive. Le dernier chunk contient l'utilisation totale des tokens pour la requête. Cela est utile pour créer des interfaces de chat qui affichent les réponses en temps réel.

Limites, Erreurs et Contexte

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens pour l'invite et la complétion combinés. Vous pouvez demander jusqu'à 16 000 tokens de sortie. Les erreurs telles que 401 indiquent une clé invalide, tandis que 402 signifie un crédit insuffisant. Les limites de taux vous limitent à 300 requêtes par minute. Les requêtes dépassant 8 Mo seront rejetées. Les erreurs lors du traitement ne consomment pas vos crédits.