LLM 托管：LLM API 快速入门指南

身份验证与密钥

要使用 llm 托管 API，您需要从账户仪表板获取 API 密钥。该密钥用于对所有请求进行身份验证。请妥善保管；任何拥有该密钥的人都可以使用您的预付额度。您可以随时重新生成密钥，这将立即使旧密钥失效。每个账户仅支持一个活跃密钥。新账户会获得试用额度，因此无需电话号码或信用卡即可开始使用。

基础 URL 配置

我们的 API 完全兼容 OpenAI。要切换，请将客户端的基础 URL 更新为 https://api.llmhostingapi.com/v1，并在授权头中设置 API 密钥。这适用于官方 OpenAI SDK 和任何兼容的客户端库。您无需更改代码逻辑，只需更改接口和凭据即可。使用的模型标识符为 uncensored。

Copycurl https://api.llmhostingapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

聊天补全接口

通过 POST /v1/chat/completions 向模型发送文本。API 接受消息并返回文本响应。我们支持 100,000 token 的上下文窗口，适用于输入和输出。支持函数调用以进行结构化数据提取。该模型经过调整，可在合法成人使用中不进行内容拒绝，使其成为创意、研究或成人内容生成的理想选择，无需额外配置。

Copyfrom openai import OpenAI

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

流式响应 (SSE)

为了降低延迟并提供实时用户体验，请通过设置 stream: true 启用流式输出。API 返回服务器发送事件 (SSE) 块。这允许您在生成时显示部分响应。流式输出不影响定价或 token 计数。对于期望即时反馈的聊天界面，建议启用此功能。确保您的客户端能正确解析 SSE。

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)

函数调用支持

在请求体中使用 tools 参数定义函数。在适当情况下，模型将返回函数调用而非纯文本。你必须在本地执行该函数，并在下一轮对话中返回结果。这支持数据库查询或 API 集成等复杂工作流。模型会根据用户提示词和可用的函数定义自动选择工具。

模型列表接口

查询 GET /v1/models 以列出可用模型。你将看到 uncensored 模型及其 ID、创建日期和拥有者字段。此接口有助于验证连接性和模型可用性。它返回标准 OpenAI 格式的 JSON。在发送聊天请求前，可用此调试身份验证问题。该接口轻量且立即返回。

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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