Referencia de API

Autenticación y URL base

Usa tu clave de API con el https://api.routerllm.cc/v1 URL base. Regístrate con Google o un correo electrónico y contraseña para obtener tu clave al instante. No se requiere número de teléfono. La clave autentica todas las solicitudes al punto final de chat-completions.

Copycurl https://api.routerllm.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five python libraries for web scraping."}]
  }'

Mantén tu clave segura. Una clave activa reemplaza a la antigua si generas una nueva. Los errores y las negaciones son gratuitos, por lo que puedes probar de forma segura.

Endpoint Chat Completions

Envía prompts a la POST /v1/chat/completions endpoint. El ID del modelo es uncensored. Es un modelo de pesos abiertos ajustado para uso adulto lícito, no es un modelo de proveedor como GPT o Claude.

Copyfrom openai import OpenAI

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

La ventana de contexto es de 100.000 tokens para prompt y completion juntos. Obtienes 16.000 tokens de salida de forma predeterminada, o 2.048 si omites max_tokens.

Streaming con SSE

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por el Servidor (SSE). Los datos de uso de tokens aparecen en el último fragmento del flujo.

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)

Este enfoque reduce la latencia percibida para respuestas largas. Úsalo al construir interfaces de chat que se beneficien del renderizado progresivo de texto.

Llamada de Función y Herramientas

Pasa tools en el tools array. El modelo soporta llamada a funciones con tool_choice opciones. Úsalo para la extracción de datos estructurados o flujos de trabajo automatizados.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Define tus esquemas de función claramente. La API maneja el enrutamiento entre tu prompt de usuario y las definiciones de herramientas. Asegúrate de que tu código analice correctamente las llamadas a herramientas.

Modo JSON y parámetros

Establecer response_format para {"type": "json_object"} para salida JSON estricta. Controla la generación con temperature, top_p, stop, y seed. Ajusta las penalizaciones por presencia y frecuencia para refinar el estilo de salida.

Usa estos parámetros para ajustar la fiabilidad. El modo JSON es esencial para analizar respuestas legibles por máquina. El modelo permanece uncensored incluso con un formato estricto.

Gestión de errores y límites

Esperar 401 para claves inválidas, 402 para crédito insuficiente y 429 para límites de tasa. El límite es de 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB.

Comprueba el código de estado para determinar la causa. Recarga con USDT o USDC para continuar. El crédito nunca expira, por lo que puedes pausar el uso sin perder fondos.

Información del Modelo y Uso de Tokens

Consulta GET /v1/models verificar los modelos disponibles. El único modelo es uncensored. Sirve texto de entrada y texto de salida. No se admiten incrustaciones, imágenes ni audio.

Rastrea el uso de tokens en los encabezados de la respuesta o al final del stream. La tarificación es transparente: $0.15 por cada 1M de tokens de entrada y $0.50 por cada 1M de tokens de salida. El crédito prepagado cubre todo el uso.