快速入門：連接您的應用程式

前置條件：SDK 安裝

在發出請求之前，請為您的語言安裝官方客戶端庫。我們的端點與任何標準 openai API 替代 SDK 配合使用，因為我們遵循相同的 JSON 架構。您無需特殊驅動程式或額外依賴即可立即開始生成文本。

設定基礎 URL 和金鑰

將您的 SDK 客戶端指向我們特定的端點以通過我們的代理路由流量。您必須將基礎 URL 設定為 HTTPS://api.llmapiproxy.com/v1 並提供您在儀表板上生成的金鑰。這個簡單的配置變更允許您的現有應用程式使用無審查的 AI 後端，而無需重寫核心邏輯。

發送您的第一個聊天完成請求

向聊天完成端點發送標準 POST 請求並附上您的模型 ID。我們的伺服器處理輸入並返回文本，不會過濾合法的成人或具爭議性的主題。回應結構符合您已熟悉的標準輸出格式。

Copycurl https://api.llmapiproxy.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fetch the current temperature in Tokyo"}]
  }'

啟用串流與 Token 計數

在請求載入中加入 stream=true 以接收即時生成的文字 token。每個區塊都包含使用數據，讓您可以即時追蹤成本，同時模型正在生成內容。這種方法降低了最終使用者的感知延遲，同時讓您精確掌握 token 消耗情況。

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)

處理函式呼叫與 JSON 模式

使用 tools 參數啟用函式呼叫，或將 response_format 設定為 json_object 以取得結構化輸出。模型會精確遵循您的指示，不會拒絕複雜的邏輯任務。此功能使我們的代理伺服器成為需要可靠資料擷取的自動化代理程式的理想選擇。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

限制、錯誤與上下文視窗

我們限制 100,000 token 的上下文視窗，速率限制為每分鐘 300 次請求，若收到 429 錯誤。若收到 401 錯誤，表示您的 API 金鑰無效；若收到 402 錯誤，表示您需要為加密貨幣信用額度充值。請保持請求主體低於 8 MB，以確保順暢處理。

Copyfrom openai import OpenAI

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