Τεκμηρίωση API & Γρήγορη Έναρξη
Ξεκινήστε με την uncensored LLM API σε λίγα λεπτά. Αυτός ο οδηγός καλύπτει το OpenAI-compatible endpoint, την πιστοποίηση και τα βασικά μοτίβα ενσωμάτωσης για προγραμματιστές.
Βασικό URL και Αυθεντικοποίηση
Χρήση https://api.glmdocs.com/v1 ως τη βάση URL. Περνάτε το κλειδί API σας στο Authorization: Bearer header. Λαμβάνετε ένα κλειδί ακαριαία μετά την εγγραφή. Δεν απαιτείται αριθμός τηλεφώνου. Το κλειδί είναι μοναδικό ανά λογαριασμό. Αντικαταστήστε το παλιό κλειδί όταν δημιουργείτε ένα νέο. Κρατήστε το κλειδί σας ασφαλές.
curl https://api.glmdocs.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain how to parse JSON in Python"}]
}'Η πιστοποίηση είναι πρότυπη. Λειτουργούν όλα τα SDK της OpenAI εδώ. Αλλάξτε τη βάση URL. Ορίστε το κλειδί API. Αυτό είναι όλο που χρειάζεται να κάνετε. Τα σφάλματα επιστρέφουν πρότυπους κωδικούς HTTP. Χρησιμοποιήστε 401 για μη έγκυρα κλειδιά. Χρησιμοποιήστε 402 για ανεπαρκή πιστωτικά.
Πρώτη αίτηση με Python
Στείλτε το πρώτο prompt χρησιμοποιώντας το επίσημο Python SDK. Εγκαταστήστε το πακέτο. Ορίστε τη βάση URL. Εισάγετε τον client. Καλέστε chat completions. Το ID μοντέλου είναι "uncensored". Διαχειρίζεται κείμενο μέσα, κείμενο έξω. Δεν χρειάζεται επιπλέον διαμόρφωση. Η απάντηση περιέχει το παραγόμενο κείμενο.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.glmdocs.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)Αυτή η ρύθμιση λειτουργεί για απλά scripts. Μπορείτε να προσαρμόσετε παραμέτρους αργότερα. Το μοντέλο δεν απορρίπτει νόμιμα ενήλικα θέματα. Εκτελείται στους servers μας. Πληρώνετε μόνο για τα tokens που χρησιμοποιούνται. Τα σφάλματα δεν κοστίζουν credit. Οι απορρίψεις είναι δωρεάν.
Ενσωμάτωση Node.js
Ενσωματώστε με Node.js χρησιμοποιώντας τον τυπικό πελάτη. Ορίστε τη μεταβλητή περιβάλλοντος. Αρχικοποιήστε τον πελάτη. Ζητήστε συμπληρώματα. Διαχειριστείτε την απόκριση. Ο κώδικας είναι απλός. Χρησιμοποιήστε το ίδιο ID μοντέλου. Το SDK χειρίζεται τη σειριοποίηση. Λαμβάνετε δομημένα δεδομένα.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.glmdocs.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);Οι χρήστες Node.js έχουν την ίδια καθυστέρηση. Η API είναι synchronous εξ ορισμού. Το streaming απαιτεί επιπλέον διαμόρφωση. Η διαχείριση σφαλμάτων είναι κρίσιμη. Πιάστε τα δίκτυα προβλήματα. Ελέγξτε τα όρια ρυθμού. Η βάση URL παραμένει σταθερή. Το key σας παραμένει το ίδιο.
Streaming Αποκρίσεις
Ενεργοποιήστε τη ροή (streaming) για έξοδο σε πραγματικό χρόνο. Ορίστε τη σημαία stream. Λάβετε τμήματα καθώς παράγονται. Το τελευταίο τμήμα περιλαμβάνει χρήση tokens. Αυτό βοηθά στην παρακολούθηση του κόστους. Υποστηρίζεται το SSE. Αναλύστε τη ροή δεδομένων. Εμφανίστε κείμενο σταδιακά. Οι χρήστες βλέπουν την πρόοδο άμεσα.
stream = 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)Η ροή δεδομένων (streaming) μειώνει την αντιλαμβανόμενη καθυστέρηση. Λειτουργεί τόσο με Python όσο και με Node. Οι μετρήσεις tokens εμφανίζονται στο τέλος. Αθροίστε τις για τη συνολική χρήση. Τα σφάλματα διακόπτουν τη ροή. Διαχειριστείτε τις αποσυνδέσεις με χάρη. Το παράθυρο συνάφειας είναι μεγάλο. Έχετε υπόψη τα tokens.
Function Calling και JSON Mode
Χρησιμοποιήστε κλήση συναρτήσεων για δομημένες εξόδους. Ορίστε τα εργαλεία στην αίτηση. Το μοντέλο επιστρέφει έγκυρο JSON. Ενεργοποιήστε τη λειτουργία JSON για αυστηρή έξοδο. Ορίστε response_format για json_object. Η θερμοκρασία ελέγχει την τυχαιότητα. Το top_p περιορίζει την ποικιλία. Οι ακολουθίες διακοπής σταματούν τη δημιουργία. Το seed διασφαλίζει την αναπαραγωγιμότητα.
Οι παράμετροι ποινής παρουσίας και συχνότητας ρυθμίζουν την επανάληψη. Χρησιμοποιήστε τα για εργασίες κώδικα. Τα εργαλεία μπορούν να μεταβιβάσουν εικόνες. Τα ορίσματα συναρτήσεων δέχονται έγγραφα. Δεν χρειάζεται διέξοδος OCR. Το μοντέλο χειρίζεται πολυτροπικές εισόδους. Αυτό είναι ισχυρό για agents. Ρυθμίστε προσεκτικά τα εργαλεία. Δοκιμάστε ακραίες περιπτώσεις.
Όρια Ρυθμού και Πλαίσιο
Τα όρια ρυθμού είναι 300 αιτήματα ανά λεπτό. Τα ταυτόχρονα αιτήματα περιορίζονται στα 8. Τα σώματα αιτημάτων πρέπει να παραμένουν κάτω από 8 MB. Το παράθυρο συνάφειας είναι 100,000 tokens. Αυτό περιλαμβάνει prompt και completion. Μέγιστη έξοδος 16,000 tokens. Προεπιλεγμένη έξοδος 2,048 tokens. Ρυμίστε max_tokens για να επεκτείνετε αυτό.
Τα σφάλματα επιστρέφουν σαφείς κωδικούς. Το 401 σημαίνει μη έγκυρο κλειδί. Το 402 σημαίνει έλλειψη πιστωτικού υπολοίπου. Το 429 σημαίνει όριο ταχύτητας. Ελέγξτε τη χρήση στον πίνακα ελέγχου. Το πιστωτικό υπόλοιπο δεν λήγει ποτέ. Το προκαταβλημένο υπόλοιπο καλύπτει όλες τις κλήσεις. Κρυπτονομίσματα μόνο για пополнение. USDT ή USDC.
Frequently asked questions
Ποια είναι η base URL για το GLM docs API;
Η βασική διεύθυνση URL είναι HTTPS://api.glmdocs.com/v1. Λειτουργεί με οποιοδήποτε SDK συμβατό με OpenAI. Αρκεί να αλλάξετε τη βασική διεύθυνση URL και να ορίσετε το API key σας.
Ππόσο κείμενο υποστηρίζει το uncensored μοντέλο;
Το μοντέλο υποστηρίζει παράθυρο πλαισίου 100.000 tokens. Αυτό περιλαμβάνει τόσο το input prompt όσο και τη generated συμπλήρωση. Μέγιστη έξοδος ανά αίτημα είναι 16.000 tokens.
Τι συμβαίνει αν φτάσω το όριο ρυθμού;
Θα λάβετε κωδικό κατάστασης 429. Το όριο είναι 300 αιτήματα ανά λεπτό και 8 ταυτόχρονες αιτήσεις. Περιμένετε λίγο και επαναλάβετε. Το API είναι σχεδιασμένο για χρήση υψηλής απόδοσης.
Η πρόσβαση ξεκινά με μια φόρμα
Εγγραφείτε, αποκτήστε το token, ενημερώστε τη βάση URL. Απλό.