Documentazione API LLM senza filtri

URL Base e Autenticazione

La nostra API si trova a https://api.huggingfacellmapi.com/v1. Autenticati utilizzando un token Bearer inviato in Authorization header. Genera la tua chiave istantaneamente tramite il Ottieni la chiave API pagina utilizzando Google o email. Mantieni questa chiave al sicuro: chiunque la possieda può spendere i tuoi crediti prepagati. Se la perdi, generane una nuova per sostituire quella vecchia attiva. Non è richiesto un numero di telefono per iniziare.

Prima richiesta con cURL

Invia un payload JSON grezzo per testare immediatamente l'endpoint. Utilizza l'ID del modello uncensored per bypassare i filtri standard. Il seguente comando cURL dimostra una richiesta di generazione di testo di base.

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"}]
  }'

Questa restituisce un oggetto JSON contenente il testo generato. Controlla il choices array per il contenuto effettivo. Se ricevi un errore 401, verifica che la tua chiave sia corretta e attiva.

Integrazione SDK Python

Utilizza l'SDK ufficiale openai Libreria Python per un'interfaccia pulita. Indizza il client al nostro URL base e imposta la tua chiave API. Questo approccio gestisce automaticamente i tentativi di ripetizione e l'analisi 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)

Installa il pacchetto tramite pip. Puoi quindi chiamare l'endpoint di completamento della chat proprio come faresti con OpenAI. L'oggetto di risposta ti dà accesso all'utilizzo dei token e ai motivi di terminazione.

Configurazione client Node.js

Gli sviluppatori JavaScript possono utilizzare il openai pacchetto Node. Configura il client con il nostro URL di base specifico. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate attraverso i nostri server uncensored.

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);

Esegui questo snippet nel tuo ambiente Node. Dimostra una chiamata sincrona semplice. Puoi integrarlo facilmente nelle route di Express o nelle funzioni serverless.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true. Il server invia Server-Sent Events (SSE) contenenti token parziali. Questo riduce la latenza percepita per gli utenti finali.

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)

Analizza ogni frammano man mano che arriva. L'ultimo frammento contiene l'utilizzo totale dei token per la richiesta. Questo è utile per costruire interfacce chat che digitano le risposte in tempo reale.

Limiti, Errori e Contesto

La finestra di contesto è di 100.000 token per prompt e completamento combinati. Puoi richiedere fino a 16.000 token di output. Gli errori come 401 indicano una chiave non valida, mentre 402 significa credito insufficiente. I limiti di velocità ti limitano a 300 richieste al minuto. Le richieste che superano gli 8 MB di dimensione verranno rifiutate. Gli errori durante l'elaborazione non consumano i tuoi crediti.