Developer Documentation

基础 URL 和认证设置

API 位于 https://api.apillmcheap.com/v1. 通过在请求中传递您的密钥进行身份验证。 Authorization 头部，我们为每个账户发放一个可随意替换的密钥。

• 基础 URL： https://api.apillmcheap.com/v1
• 标头： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

通过 Google 或邮箱注册，即可即时获得密钥。无需电话号码。

首次请求

发送标准 chat-completions 请求生成文本。模型 ID 为 uncensored.

该端点接受文本输入并返回文本输出。我们不支持嵌入、图像或音频生成。

Copycurl https://api.apillmcheap.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 open source models for low latency inference"}]
  }'

请求体不得超过 8 MB。每分钟最多可发送 300 次请求。

Python SDK 集成

使用官方 openai Python 库。将其指向我们的基础 URL。

Copyfrom openai import OpenAI

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

请确保设置 model 参数到 uncensored. 这允许你使用熟悉的工具，而无需重写逻辑。

Node.js SDK 设置

使用我们的基础 URL 初始化客户端。将 API 密钥作为 authorization header 传递。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

调用 chat.completions.create 方法。响应包含生成的文本和 token 使用详情。

流式响应与 Token 用量

通过将 stream: true. 令牌使用数据出现在最后一个块中。

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)

此方法降低了大型响应的感知延迟。该模型支持 100,000 token 的上下文窗口。

速率限制与错误处理

并发请求每个密钥限制为 8 个。错误 401 表示密钥无效。错误 402 表示你需要用加密货币充值。速率限制触发 429 状态码。信用额度永不过期。不退还费用，但支持可以修复重复扣款。上下文窗口总共 100,000 个 Token。最大输出为 16,000 个 Token。