Быстрый старт: Подключение маршрутизатора LLM API

Конфигурация: Базовый URL и API-ключ

Настройте клиент на использование официального базового URL и вашего уникального ключа. Укажите SDK, совместимые с OpenAI, на HTTPS://api.llmapirouter.com/v1 и назначьте ключ, полученный из панели управления. Это единственное изменение направит все запросы к нашей uncensored модели без изменения логики приложения.

Базовое завершение текста

Отправьте стандартный запрос chat completion для генерации текстовых ответов. Конечный пункт принимает список сообщений и возвращает вывод модели в формате JSON.

Используйте эту структуру, чтобы начать свою первую генерацию:

Copycurl 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"}]
  }'

Потоковые ответы (SSE)

Включите потоковую передачу, установив параметр stream в true. Это возвращает Server-Sent Events, позволяя отображать токены по мере их генерации, а не ждать полного ответа.

Реализуйте флаг потока в клиенте вашего SDK:

Copyfrom 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)

Вызов функций (Инструменты)

Определите инструменты в запросе, чтобы разрешить модели вызывать внешние функции. Передайте список определений инструментов и укажите tool_choice, чтобы контролировать, когда модель их использует.

Настройте инструменты с помощью Node SDK:

Copyimport 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);

Формат ответа режима JSON

Принудительно заставляйте модель выводить корректный JSON, установив response_format в {type: "json_object"}. Это гарантирует вывод структурированных данных для надежной обработки в вашем приложении.

Включите режим JSON в вашем клиенте потоковой передачи:

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)

Лимиты запросов и ограничения

Каждый API-ключ поддерживает 300 запросов в минуту и 8 одновременных запросов. Тело запроса должно быть менее 8 МБ, и вы можете указать до 100,000 токенов для объединенного промпта и завершения. Ошибки возвращают стандартные коды HTTP: 401 для недействительных ключей, 402, если кредит исчерпан, и 429, когда вы превысили лимит скорости.