Documentación de la API para el modelo uncensored

Autenticación y URL base

Utiliza tu clave de API para cada solicitud enviada a nuestra URL base.

Endpoint Chat Completions

Envía mensajes a POST /v1/chat/completions para generar respuestas de texto. El modelo acepta estructuras de mensaje estándar y devuelve completaciones sin rechazos de contenido para uso adulto lícito.

Solo está disponible el modelo sin censura; no hacemos enrutamiento entre proveedores ni ofrecemos incrustaciones ni generación de imágenes.

Copycurl https://api.glmapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current exchange rate for usd to jpy"}]
  }'

Asegúrate de que tu carga útil incluya el ID del modelo y tu matriz de mensajes para recibir una respuesta.

Punto final de listado de modelos

Recupera los modelos disponibles a través de GET /v1/models. Este endpoint confirma el ID del modelo uncensored está listo para solicitudes.

La respuesta lista los detalles del modelo, asegurando que tu cliente pueda verificar la compatibilidad antes de enviar cargas útiles más grandes.

Parámetros: temperatura, top_p, seed

Controla la aleatoriedad de la generación usando temperature, top_p, y seed. Estos parámetros le permiten ajustar la creatividad y la reproducibilidad.

Establecer temperature para la varianza, top_p para muestreo por núcleo, y seed para salidas deterministas. Esta configuración funciona junto con stop secuencias y valores de penalización.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configura esto en tu cliente SDK para ajustar el estilo de salida.

Datos de transmisión y uso

Habilita el streaming vía SSE para recibir tokens en tiempo real. El último fragmento incluye datos de uso, reportando el recuento de tokens de entrada y salida.

El streaming ayuda a reducir la latencia percibida para respuestas largas. Asegúrate de que tu cliente maneje correctamente el último fragmento para acceder a las métricas de facturación.

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)

Analiza el stream para integrar la respuesta en la interfaz de tu aplicación.

Gestión de errores y límites

Maneja errores específicos: 401 para claves inválidas, 402 para crédito insuficiente y 429 para límites de velocidad. La ventana de contexto es de 100,000 tokens en total, con un máximo de 16,000 tokens por solicitud.

Las solicitudes que superan los 8 MB o las 300 por minuto activarán los límites. Los errores y rechazos no consumen crédito.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Implementa la lógica de reintento para errores 429 y verifica tu saldo para respuestas 402.