Документація API & Швидкий старт
Почніть роботу з нецензурованої API LLM за лічені хвилини. Цей посібник охоплює кінцеву точку, сумісну з OpenAI, автентифікацію та основні шаблони інтеграції для розробників.
Базова URL-адреса та аутентифікація
Використовувати https://api.glmdocs.com/v1 як вашу базову URL-адресу. Передайте свій API-ключ у Authorization: Bearer header. Ви отримуєте ключ одразу після реєстрації. Номер телефону не потрібен. Ключ унікальний для кожного акаунту. Замініть старий ключ, коли згенеруєте новий. Зберігайте свій ключ у безпеці.
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"}]
}'Аутентифікація стандартна. Будь-який SDK OpenAI працюватиме тут. Змініть базовий URL. Встановіть API-ключ. Це все, що потрібно зробити. Помилки повертають стандартні коди HTTP. Використовуйте 401 для недійсних ключів. Використовуйте 402 для недостатнього кредитного балансу.
Перший запит мовою Python
Надішліть свій перший промпт, використовуючи офіційний Python SDK. Встановіть пакет. Встановіть базову URL-адресу. Імпортуйте клієнт. Викличте chat completions. Ідентифікатор моделі — "uncensored". Він обробляє текст на вході та текст на виході. Додаткова конфігурація не потрібна. У відповіді міститься згенерований текст.
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)Ця конфігурація добре підходить для простих скриптів. Ви можете налаштувати параметри пізніше. Модель не відхиляє законні дорослі теми. Вона працює на наших серверах. Ви платите лише за використані токени. Помилки не коштують кредитів. Відмови є безкоштовними.
Інтеграція Node.js
Інтегруйте з Node.js, використовуючи стандартний клієнт. Встановіть змінну середовища. Ініціалізуйте клієнта. Запитуйте завершення. Обробляйте відповідь. Код є простим. Використовуйте той самий ідентифікатор моделі. SDK виконує серіалізацію. Ви отримуєте структуровані дані.
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);Користувачі Node.js отримують таку ж затримку. API за замовчуванням є синхронним. Для потокової передачі потрібні додаткові налаштування. Обробка помилок є критичною. Перехоплюйте мережеві проблеми. Перевіряйте ліміти швидкості. Базовий URL залишається незмінним. Ваш ключ залишається тим самим.
Потокові відповіді
Увімкніть потокову передачу для виводу в реальному часі. Встановіть прапорець stream. Отримуйте чанки по мірі їх генерації. Останній чанк включає використання токенів. Це допомагає відстежувати витрати. Підтримується SSE. Аналізуйте потік даних. Відображайте текст поступово. Користувачі миттєво бачать прогрес.
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)Потокова передача зменшує сприйняту затримку. Вона працює як з Python, так і з Node. Кількість токенів з'являється в кінці. Сумуйте їх для загального використання. Помилки переривають потік. Обробляйте відключення коректно. Контекстне вікно велике. Майте на увазі токени.
Function Calling та режим JSON
Використовуйте виклик функцій для структурованих результатів. Визначте інструменти в запиті. Модель повертає дійсний JSON. Увімкніть режим JSON для суворого виводу. Встановіть response_format до json_object. Температура контролює випадковість. Top_p обмежує різноманітність. Символи зупинки припиняють генерацію. Задане число забезпечує відтворюваність.
Параметри штрафу за наявність та частоту регулюють повторення. Використовуйте їх для задач програмування. Інструменти можуть передавати зображення. Аргументи функцій приймають документи. Не потрібне додаткове OCR. Модель обробляє мультимодальні входи. Це потужно для агентів. Уважно налаштовуйте інструменти. Тестуйте крайні випадки.
Ліміти частоти та контекст
Ліміти швидкості становлять 300 запитів на хвилину. Одночасні запити обмежені до 8. Тіла запитів мають залишатися менше 8 МБ. Контекстне вікно становить 100,000 токенів. Це включає промпт та завершення. Максимальний вивід — 16,000 токенів. Стандартний вивід — 2,048 токенів. Встановіть max_tokens щоб продовжити це.
Помилки повертають зрозумілі коди. 401 означає недійсний ключ. 402 означає відсутність коштів. 429 означає перевищення ліміту швидкості. Перевірте використання в панелі керування. Кредит ніколи не застаріває. Попередньо оплачений баланс покриває всі запити. Криптовалюта лише для поповнення. USDT або USDC.
Найпоширеніші запитання
Яка базова URL-адреса для документації API GLM?
Базовий URL: HTTPS://api.glmdocs.com/v1. Працює з будь-яким SDK, сумісним з OpenAI. Вам потрібно лише змінити базовий URL та вказати свій API-ключ.
Який обсяг контексту підтримує uncensored модель?
Модель підтримує контекстне вікно на 100,000 токенів. Це включає вхідний промпт та згенерований результат. Максимальний вивід за запит становить 16,000 токенів.
Що станеться, якщо я досягну ліміту швидкості?
Ви отримаєте статус-код 429. Ліміт становить 300 запитів за хвилину та 8 одночасних запитів. Зачекайте трохи і повторіть спробу. API розроблено для високопродуктивного використання.
Доступ починається з форми
Зареєструйтеся, отримайте токен, оновіть базовий URL. Просто.