Référence API

Authentification et URL de base

Utilisez votre clé API avec le https://api.routerllm.cc/v1 URL de base. Inscrivez-vous avec Google ou un e-mail et mot de passe pour obtenir votre clé instantanément. Aucun numéro de téléphone n'est requis. La clé authentifie toutes les requêtes vers le point de terminaison des complétions de chat.

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."}]
  }'

Conservez votre clé en sécurité. Une clé active unique remplace l'ancienne si vous en générez une nouvelle. Les erreurs et les refus sont gratuits, vous pouvez donc tester en toute sécurité.

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez des prompts au POST /v1/chat/completions endpoint. L'ID du modèle est uncensored. C'est un modèle à poids ouverts ajusté pour une utilisation adulte légale, et non un modèle de fournisseur comme GPT ou 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 fenêtre de contexte est de 100 000 tokens pour l'invite et la complétion combinés. Vous obtenez 16 000 tokens de sortie par défaut, ou 2 048 si vous omettez max_tokens.

Streaming avec SSE

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des événements envoyés par le serveur (SSE). Les données d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment du flux.

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)

Cette approche réduit la latence perçue pour les longues réponses. Utilisez-la lors de la création d'interfaces de chat bénéficiant du rendu progressif du texte.

Appel de fonction et outils

Passez des outils dans le tools tableau. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions avec tool_choice options. Utilisez ceci pour l'extraction de données structurées ou les workflows automatisés.

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);

Définissez clairement vos schémas de fonctions. L'API gère le routage entre votre invite utilisateur et les définitions des outils. Assurez-vous que votre code analyse correctement les appels d'outils.

Mode JSON et paramètres

Définir response_format à {"type": "json_object"} pour une sortie JSON stricte. Contrôlez la génération avec temperature, top_p, stop, et seed. Ajustez les pénalités de présence et de fréquence pour affiner le style de sortie.

Utilisez ces paramètres pour ajuster la fiabilité. Le mode JSON est essentiel pour l'analyse des réponses lisibles par machine. Le modèle reste uncensored même avec un formatage strict.

Gestion des erreurs et limites

Attendez 401 pour les clés invalides, 402 pour un crédit insuffisant et 429 pour les limites de débit. La limite est de 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo.

Vérifiez le code d'état pour déterminer la cause. Rechargez avec USDT ou USDC pour continuer. Le crédit n'expire jamais, vous pouvez donc suspendre l'utilisation sans perdre vos fonds.

Informations sur le modèle et consommation de tokens

Requête GET /v1/models à vérifier les modèles disponibles. Le seul modèle est uncensored. Il sert du texte en entrée et du texte en sortie. Aucune prise en charge des embeddings, des images ou de l'audio n'est disponible.

Suivez l'utilisation des tokens dans les en-têtes de réponse ou à la fin du flux. Le tarification est transparente : $0.15 par 1M de tokens d'entrée et $0.50 par 1M de tokens de sortie. Le crédit prépayé couvre toute l'utilisation.