ar ▾

llmapirouter.comhttps://api.llmapirouter.com/v1

موجّه LLM API

واجهة برمجة تطبيقات LLM غير خاضعة للرقابة جاهزة للاستخدام (Drop-in)

موجّه LLM APIاستلم مفتاحًا تجريبيًا

البدء السريع: قم بدمج موجه واجهة برمجة التطبيقات لنماذج اللغات الكبيرة

غيّر base_url ومفتاح API لبدء توليد النصوص بدون أي إعدادات. يغطي هذا الدليل نقاط النهاية الأساسية والمعلمات والحدود للتكامل الفوري.

التكوين: عنوان URL الأساسي ومفتاح API

قم بتعيين العميل الخاص بك لاستخدام عنوان URL الأساسي الرسمي ومفتاحك الفريد. وجه SDKs المتوافقة مع OpenAI إلى HTTPS://api.llmapirouter.com/v1 وعين المفتاح المسترد من لوحة التحكم الخاصة بك. يوجه هذا التغيير الوحيد جميع الطلبات إلى نموذجنا غير المقيد دون تعديل منطق التطبيق الخاص بك.

إكمال النص الأساسي

أرسل طلب إكمال الدردشة القياسي لتوليد الردود النصية. تقبل نقطة النهاية قائمة بالرسائل وتعيد إخراج النموذج بتنسيق JSON.

استخدم هذا الهيكل لبدء أول عملية توليد لك:

curl https://api.llmapirouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all npm packages"}]
  }'

استجابات البث (SSE)

فعّل التدفق عن طريق تعيين المعلمة stream إلى true. تُعيد ذلك أحداث الإرسال الخادم، مما يتيح لك عرض الرموز أثناء توليدها بدلاً من انتظار الاستجابة الكاملة.

قم بتنفيذ علم التدفق في عميل SDK الخاص بك:

from openai import OpenAI

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

استدعاء الوظائف (الأدوات)

عرّف الأدوات في طلبك لتمكين النموذج من استدعاء الوظائف الخارجية. مرر قائمة من تعريفات الأدوات وحدد خيار الأداة (tool_choice) للتحكم في توقيت استخدام النموذج لها.

قم بتكوين الأدوات باستخدام Node SDK:

import OpenAI from "openai";

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

تنسيق استجابة وضع JSON

فرض النموذج على إخراج JSON صالح عن طريق تعيين response_format إلى {type: "json_object"}. يضمن ذلك إخراج بيانات مهيكلة لسهولة التحليل في تطبيقك.

تفعيل وضع JSON في عميل التدفق الخاص بك:

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)

حدود المعدلات والقيود

يدعم كل مفتاح API 300 طلب في الدقيقة و8 طلبات متزامنة. يجب أن يبقى حجم الطلب دون 8 ميجابايت، ويمكنك تحديد ما يصل إلى 100,000 رمز للنص الأولي والإكمال معًا. تُرجع الأخطاء أكواد HTTP القياسية: 401 للمفاتيح غير الصالحة، و402 إذا استنفد الرصيد، و429 عندما تتجاوز حد معدل الطلب.

الأسئلة الشائعة

كيف أدمج موزّع واجهات برمجة تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM API) هذا في شيفرتي الحالية؟

حدّث base_url إلى HTTPS://api.llmapirouter.com/v1 واضبط مفتاح API الجديد الخاص بك. تعمل جميع مكتلات SDK المتوافقة مع OpenAI على الفور دون تغييرات في الكود.

ماذا يحدث إذا تجاوزت حد معدل الطلب؟

تعيد واجهة برمجة التطبيقات خطأ 429 Too Many Requests. يمكنك إعادة المحاولة بعد تأخير قصير أو ترقية نمط الاستخدام الخاص بك للبقاء ضمن حد 300 طلب في الدقيقة.

هل يدعم النموذج توليد الصور أو الصوت؟

لا. هذه واجهة برمجية للنصوص فقط. تدعم إدخال وإخراج النص، والتدفق، واستدعاء الوظائف، ووضع JSON، لكنها لا تتعامل مع الصور أو الصوت أو الفيديو.

افتح مفتاح واجهة برمجة التطبيقات الخاص بك

سجّل، وانسخ الرمز المميز، وحدّث عنوان URL الأساسي. يستغرق الإعداد ثوانٍ.

استلم مفتاحًا تجريبيًاعرض الوثائق