Riferimento API

Autenticazione e Base URL

Usa la tua chiave API con il https://api.routerllm.cc/v1 URL di base. Registrati con Google o con email e password per ottenere la tua chiave istantaneamente. Non è richiesto il numero di telefono. La chiave autentica tutte le richieste all'endpoint 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."}]
  }'

Tieni la tua chiave al sicuro. Una chiave attiva singola sostituisce quella vecchia se ne generi una nuova. Gli errori e i rifiuti sono gratuiti, quindi puoi testare in sicurezza.

Endpoint Chat Completions

Invia prompt al POST /v1/chat/completions endpoint. endpoint. L'ID del modello è uncensored. È un modello open-weight ottimizzato per l'uso adulto legale, non un modello di un fornitore come 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 finestra di contesto è di 100.000 token per prompt e completamento complessivi. Ottieni 16.000 token di output per impostazione predefinita, o 2.048 se ometti max_tokens.

Streaming con SSE

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE). I dati sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk dello stream.

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)

Questo approccio riduce la latenza percepita per le risposte lunghe. Usalo quando costruisci interfacce chat che beneficiano del rendering progressivo del testo.

Function Calling e strumenti

Passa tools in tools array. Il modello supporta la chiamata di funzioni con tool_choice opzioni. Usale per l'estrazione di dati strutturati o per flussi di lavoro automatizzati.

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);

Definisci chiaramente gli schemi delle funzioni. L'API gestisce il routing tra il prompt dell'utente e le definizioni degli strumenti. Assicurati che il tuo codice analizzi correttamente le chiamate agli strumenti.

Modalità JSON e parametri

Imposta response_format a {"type": "json_object"} per l'output JSON rigoroso. Controlla la generazione con temperature, top_p, stop, e seed. Regola le penalità per presenza e frequenza per affinare lo stile di output.

Usa questi parametri per ottimizzare l'affidabilità. La modalità JSON è essenziale per l'analisi delle risposte leggibili dalla macchina. Il modello rimane uncensored anche con formattazione rigorosa.

Gestazione degli errori e limiti

Aspettati 401 per chiavi non valide, 402 per credito insufficiente e 429 per limiti di velocità. Il limite è di 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. La dimensione massima del corpo della richiesta è di 8 MB.

Verifica il codice di stato per determinare la causa. Ricarica con USDT o USDC per continuare. Il credito non scade mai, quindi puoi mettere in pausa l'utilizzo senza perdere fondi.

Informazioni sul modello e utilizzo dei token

Query GET /v1/models a verificare i modelli disponibili. L'unico modello è uncensored. Esegue testo in e testo out. Non sono supportati embedding, immagini o audio.

Traccia l'utilizzo dei token nelle intestazioni della risposta o alla fine dello stream. La fatturazione è trasparente: $0.15 per 1M token di input e $0.50 per 1M token di output. Il credito prepagato copre tutti i consumi.