Documentazione API & Guida Rapida

URL Base e Autenticazione

Usa https://api.glmdocs.com/v1 come tuo URL di base. Passa la tua chiave API in Authorization: Bearer header. Ricevi una chiave immediatamente dopo la registrazione. Nessun numero di telefono richiesto. La chiave è unica per account. Sostituisci la vecchia chiave quando ne generi una nuova. Mantieni la chiave sicura.

Copycurl 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"}]
  }'

L'autenticazione è standard. Funzionano qui tutti gli SDK di OpenAI. Modifica l'URL di base. Imposta la chiave API. È tutto ciò che devi fare. Gli errori restituiscono codici HTTP standard. Usa 401 per chiavi non valide. Usa 402 per credito insufficiente.

Prima richiesta con Python

Invia il tuo primo prompt utilizzando l'SDK Python ufficiale. Installa il pacchetto. Imposta l'URL base. Importa il client. Chiama le chat completions. L'ID del modello è "uncensored". Gestisce testo in, testo out. Nessuna configurazione extra necessaria. La risposta contiene il testo generato.

Copyfrom 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)

Questa configurazione funziona per script semplici. Puoi regolare i parametri in seguito. Il modello non rifiuta argomenti adulti leciti. È eseguito sui nostri server. Paghi solo per i token utilizzati. Gli errori non costano credito. I rifiuti sono gratuiti.

Integrazione Node.js

Integra con Node.js utilizzando il client standard. Imposta la variabile d'ambiente. Inizializza il client. Richiedi completamenti. Gestisci la risposta. Il codice è semplice. Usa lo stesso ID del modello. L'SDK gestisce la serializzazione. Ottieni dati strutturati.

Copyimport 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);

Gli utenti Node.js ottengono la stessa latenza. L'API è sincrona di default. Lo streaming richiede configurazione extra. La gestione degli errori è critica. Cattura i problemi di rete. Controlla i limiti di frequenza. L'URL di base rimane costante. La tua chiave rimane la stessa.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming per output in tempo reale. Imposta il flag stream. Ricevi chunk man mano che vengono generati. L'ultimo chunk include l'utilizzo dei token. Questo aiuta a monitorare i costi. SSE è supportato. Analizza il flusso di dati. Visualizza il testo in modo incrementale. Gli utenti vedono i progressi immediatamente.

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)

Lo streaming riduce la latenza percepita. Funziona sia con Python che con Node. I conteggi dei token appaiono alla fine. Sommali per il consumo totale. Gli errori interrompono lo stream. Gestisci le disconnessioni in modo elegante. La finestra di contesto è ampia. Tieni i token a mente.

Function Calling e modalità JSON

Utilizza il function calling per output strutturati. Definisce gli strumenti nella richiesta. Il modello restituisce JSON valido. Abilita la modalità JSON per un output rigoroso. Imposta response_format a json_object. La temperatura controlla la casualità. Top_p limita la diversità. Le sequenze di stop fermano la generazione. Il seed garantisce la riproducibilità.

I parametri di penalità di presenza e frequenza regolano la ripetizione. Usali per le attività di codifica. Gli strumenti possono trasmettere immagini. Gli argomenti delle funzioni accettano documenti. Non serve una deviazione OCR. Il modello gestisce input multimodali. Questo è potente per gli agenti. Configura gli strumenti con cura. Testa i casi limite.

Limiti di frequenza e contesto

I limiti di frequenza sono di 300 richieste al minuto. Le richieste concorrenti sono limitate a 8. I corpi delle richieste devono essere inferiori a 8 MB. La finestra di contesto è di 100,000 token. Questo include prompt e completamento. L'output massimo è di 16,000 token. L'output predefinito è di 2,048 token. Imposta max_tokens per estendere questo.

Gli errori restituiscono codici chiari. 401 significa chiave non valida. 402 significa credito insufficiente. 429 significa limite di frequenza raggiunto. Controlla l'utilizzo nella dashboard. Il credito non scade. Il saldo prepagato copre tutte le chiamate. Solo cripto per i ricarichi. USDT o USDC.