LLM No Login: Avvio rapido API
Inizia con la nostra API LLM senza censura in pochi minuti. Usa l'endpoint compatibile con OpenAI per inviare prompt e ricevere risposte testuali grezze e senza filtri, senza intoppi.
https://api.llmnologin.com/v1uncensored
Autenticazione
Ogni richiesta richiede una chiave API valida. Ottieni questa chiave immediatamente dopo esserti registrato con solo email e password nella nostra pagina di generazione chiavi. Non sono necessarie verifica del telefono, carta di credito o identità aziendale per iniziare. Per il livello di prova non serve un metodo di pagamento, anche se il credito a pagamento è necessario per un utilizzo continuativo oltre il credito iniziale di prova.
Includi la chiave nell'intestazione Authorization utilizzando lo schema Bearer. Mantieni la chiave sicura; puoi rigenerarla in qualsiasi momento dal tuo dashboard, il che revoca istantaneamente la chiave precedente. Se vedi un errore 401, verifica che la chiave sia attiva e formattata correttamente.
Endpoint Chat Completions
La funzionalità principale risiede nell'endpoint standard chat-completions. Questa API accetta input testuale e restituisce output testuale, supportando sia prompt semplici che conversazioni strutturate con più turni. È compatibile con gli SDK ufficiali OpenAI e qualsiasi client che supporti la specifica API OpenAI.
Per effettuare la tua prima richiesta, punta il tuo client al nostro URL di base: https://api.llmnologin.com/v1. Specifica l'ID del modello come uncensored nel corpo della richiesta. Questo modello è una variante a pesi aperti ottimizzata per rispondere senza rifiuti di contenuti per uso adulto lecito, rendendolo ideale per la scrittura creativa, la programmazione o la ricerca dove i filtri standard potrebbero interferire.
URL di base: https://api.llmnologin.com/v1
Endpoint: POST /v1/chat/completions
Ecco un esempio base utilizzando cURL per inviare un prompt semplice:
curl https://api.llmnologin.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
}'SDK Python
Per gli sviluppatori Python, l'SDK Python ufficiale OpenAI funziona out of the box con configurazione minima. Devi solo aggiornare l'URL di base per puntare al nostro servizio e fornire la tua chiave API. Questo approccio ti permette di sfruttare librerie e strumenti familiari mentre accedi a un modello senza censura senza le restrizioni dei fornitori commerciali standard.
Inizializza il client con la tua chiave e l'URL di base personalizzato. Poi, chiama il metodo chat.completions.create con l'ID del modello uncensored. Questa configurazione è ideale per integrare le capacità LLM in script, bot o servizi backend dove hai bisogno di generazione di testo affidabile e senza filtri.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmnologin.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)SDK Node
Gli sviluppatori JavaScript e TypeScript possono utilizzare il pacchetto npm ufficiale openai per interagire con la nostra API. Simile a Python, devi configurare il client per utilizzare il nostro URL di base e l'intestazione di autenticazione. Questo garantisce che le tue applicazioni Node.js possano integrarsi senza soluzione di continuità con il nostro modello senza censura per attività che vanno dalla generazione di codice all'analisi dei contenuti.
Crea una nuova istanza del client OpenAI, imposta apiKey e baseURL, e poi invoca l'endpoint di completamento chat. Questo metodo è efficiente per il rendering lato server, gli endpoint API o i flussi di lavoro automatizzati dove sono necessarie bassa latenza e alto throughput.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmnologin.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);Risposte in streaming
Per le applicazioni che beneficiano del feedback in tempo reale, come interfacce chat o assistenti di coding live, abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce uno stream Server-Sent Events (SSE), permettendoti di elaborare i token man mano che vengono generati invece di attendere l'intera risposta.
Questo riduce significativamente la latenza percepita. Gli SDK gestiscono automaticamente il parsing degli stream SSE, esponendo un iteratore asincrono o un callback per ogni token. Questo è particolarmente utile per la generazione di contenuti di lunga durata dove gli utenti preferiscono vedere i progressi man mano che avvengono.
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)Limiti, errori e contesto
Il nostro servizio supporta una finestra di contesto da 100.000 token, che include sia i token del prompt che quelli di completamento. Questo permette conversazioni estese o l'elaborazione di documenti di grandi dimensioni all'interno di una singola richiesta. Tieni presente il limite del corpo della richiesta di 8 MB e il limite di richieste di 300 richieste al minuto per chiave API.
I codici di errore comuni includono 401 per chiavi non valide, 402 per credito prepagato insufficiente e 429 per limite di richieste superato. Se riscontri un errore 402, ricarica il tuo account tramite cripto (USDT o USDC) per continuare l'utilizzo. Il credito a pagamento non scade mai, quindi puoi usarlo al tuo ritmo. Nota che mentre il modello è senza censura, le richieste che coinvolgono contenuti sessuali con minori sono sempre bloccate.
