da ▾

Ubegrænset LLM API. Betal pr. token.

Hurtig start: Integrer Uncensored API

Integrer den upolstrede LLM i din applikation ved hjælp af den openai-kompatible API. Denne guide dækker base URL, autentificering og anmodningsformater til Mimo AI API.

Forudsætninger: Installer OpenAI SDK

Installer den officielle OpenAI SDK til dit foretrukne sprog for straks at kunne sende anmodninger. Biblioteket håndterer autentificering og formatering automatisk. Du behøver ikke en specifik version, bare den seneste stabile udgivelse til dit projekt.

Konfigurer din Base URL og API Key

Indstil base URL til HTTPS://api.mimoaiapi.com/v1 og angiv din API-nøgle i Authorization-headeren. Denne konfiguration peger din klient mod vores uncensored-inferensmotor. Brug nøglen genereret på Get API Key-siden, som vises øjeblikkeligt efter tilmelding.

Send din første chat-completion-anmodning

Lav en POST-anmodning til /v1/chat/completions med model-id'et "uncensored". Dette endpoint returnerer rå tekstsvare uden indholdsafvisninger. Opgiv dit systemprompt for at definere modellens adfærd for din specifikke use case.

curl https://api.mimoaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a json object with keys name age and role for a character profile"}]
  }'

Håndtering af streaming-svar med SSE

Aktivér streaming ved at indstille stream-parameteren til true i din request. API'et returnerer Server-Sent Events (SSE), der opdateres i real-time. Parse den sidste chunk for at få adgang til det totale tokenforbrug til præcis fakturering.

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)

Integration af Python SDK

Brug Python-biblioteket til at konstruere anmodninger med enkle ordbogsstrukturer. Indstil base_url og api_key variablerne, før du opretter klientinstansen. Denne tilgang fungerer sømløst med eksisterende OpenAI-codebases.

from openai import OpenAI

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

Node SDK-integration

Initialiser klienten i Node.js ved at videregive base URL og nøgle. Konfigurer modellen til "uncensored" for hvert completion-kald. SDK'et håndterer HTTP-forbindelserne og svarparsning for dig.

import OpenAI from "openai";

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

Almindelige spørgsmål

Hvad er kontekstvinduet for den ubegrænsede LLM?

Kontekstvinduet understøtter 100.000 tokens kombineret for både prompt og completion. Du kan anmode om op til 16.000 tokens per svar, eller 2.048, hvis du ikke angiver max_tokens.

Hvordan fungerer fakturering for Mimo AI API?

Du betaler $0.15 per 1M input tokens og $0.50 per 1M output tokens. Forudbetalt kredit opbruges kun efter reelt forbrug, og fejl er gratis. Kredit udløber aldrig og tilføjes via krypto.

Hvilke fejl skal jeg håndtere i min applikation?

Håndter 401 for ugyldige API-nøgler, 402 for manglende forudbetalt kredit og 429 for hastighedsbegrænsninger. Systemet tillader 300 anmodninger i minuttet og 8 samtidige anmodninger pr. nøgle.

Få din API-nøgle nu

Tilmeld dig, hent din nøgle, og opdater din base-URL. Det er alt, hvad du skal gøre.

Få API-nøgleSe dokumentation