Документація API для розробників

Налаштування автентифікації та базового URL

Почніть з налаштування клієнта з правильною базовою URL-адресою та ключем. Наш API розташований за адресою HTTPS://api.llamaapikey.com/v1. Ця конфігурація сумісна з офіційними SDK OpenAI та будь-яким сумісним клієнтом. Вам потрібно лише змінити базову URL-адресу та надати свій ключ. Ми не використовуємо маршрутизацію моделей чи прив'язку до постачальника.

• Базовий URL: HTTPS://api.llamaapikey.com/v1
• Ідентифікатор моделі: "uncensored"
• Автентифікація: Заголовок Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.llamaapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate API key for llama model usage"}]
  }'

Надсилання запитів до /v1/chat/completions

Надішліть стандартний POST-запит до кінцевого пункту chat completions. Ідентифікатор моделі — "uncensored". Вона ефективно обробляє вхідний і вихідний текст. Ви можете налаштувати параметри, такі як temperature або top_p. Помилки не споживають кредити. Відмови для стандартного контенту безкоштовні.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Потокові відповіді через SSE

Увімкніть потокову передачу, встановивши stream: true. Ви отримуєте Server-Sent Events (SSE) для виводу в реальному часі. Останній чанк містить деталі використання токенів. Цей підхід ідеальний для інтерфейсів чату. Ви отримуєте миттєвий зворотний зв'язок, не чекаючи повної відповіді.

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)

Виклик функцій та використання інструментів

Використовуйте стандартний формат tools для виклику функцій. Визначте свої функції в tools масив. Модель підтримує tool_choice для примусового або автоматичного виконання. Ви також можете примусово ввімкнути режим JSON за допомогою response_format. Це забезпечує структурований вивід для ваших додатків.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

режим JSON та форматування відповіді

Змушуйте модель виводити валідний JSON. Встановіть response_format до {"type": "json_object"}. Це запобігає некоректним відповідям у вашому парсері. Це працює разом із викликом функцій. Ви отримуєте надійні структури даних для логіки вашого бекенду.

Copycurl https://api.llamaapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate API key for llama model usage"}]
  }'

Розуміння використання токенів та розрахунку платежів

Ви платите за реальне використання токенів. Помилки та відмови безкоштовні. Вікно контексту становить 100,000 токенів. Максимальний вивід — 16,000 токенів. Ліміт швидкості — 300 запитів на хвилину. Обробляйте 401 для недійсних ключів. Обробляйте 402 для відсутності кредиту. Обробляйте 429 для лімітів швидкості.

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)