Inicio rápido: Integra el Gateway de LLM sin censura

Requisitos previos

Necesitas una clave de API para autenticar las peticiones. Regístrate en la página Obtener clave de API con solo un correo electrónico y una contraseña. No se requiere tarjeta de crédito para comenzar; las nuevas cuentas reciben $0,50 en crédito de prueba válido por 7 días. Reclama este crédito con un solo clic en la página de tu clave de API. Tu clave de API se muestra inmediatamente después del registro.

Requisitos previos: Una clave de API activa y un entorno de lenguaje de programación compatible. El gateway acepta clientes estándar compatibles con OpenAI, por lo que probablemente ya tengas las herramientas necesarias instaladas.

Instalar el SDK

Aunque puedes usar solicitudes HTTP en bruto, usar un SDK simplifica el manejo de cargas útiles JSON y respuestas de streaming. Recomendamos usar el paquete Python oficial openai o el paquete Node.js openai.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Estas bibliotecas manejan la autenticación y el formato de la solicitud automáticamente cuando se configuran correctamente.

Configurar URL base

La ventaja principal de este gateway de LLM es la compatibilidad lista para usar. No necesitas cambiar la lógica de tu código, solo la configuración. Apunta tu cliente SDK a nuestra URL base y proporciona tu clave de API.

URL base: https://api.openllmgateway.com/v1

ID de modelo: uncensored

Este endpoint admite el formato estándar chat/completions. Al cambiar solo estos dos valores, tus aplicaciones existentes pueden enrutar a través de nuestro modelo sin censura sin dependencia de proveedor.

Enviar una finalización de chat

Envía un prompt de texto simple para recibir una respuesta. El modelo procesa la entrada de texto y devuelve una salida de texto. Puedes incluir el historial de la conversación en la matriz messages.

Asegúrate de que el cuerpo de tu solicitud no supere los 8 MB. El modelo admite una ventana de contexto de 100.000 tokens para prompt y finalización combinados.

Aquí tienes un ejemplo básico usando cURL:

Copiarcurl https://api.openllmgateway.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."}]
  }'

Reemplaza $OPENLLM_API_KEY con tu clave real. La respuesta se devolverá en formato JSON con el texto generado en choices[0].message.content.

Habilitar streaming

Para experiencias de usuario en tiempo real, habilita el streaming estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve un flujo de Eventos Enviados por el Servidor (SSE) de respuestas parciales.

El streaming reduce la latencia percibida, ya que los tokens se entregan tan pronto como se generan. Esto es particularmente útil para contenido de formato largo o aplicaciones interactivas.

Ejemplo usando el SDK de Python:

Copiarfrom openai import OpenAI

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

Itera sobre el objeto de respuesta para acceder a cada fragmento. El modelo continúa generando hasta que completa o alcanza el límite de tokens.

Usar llamadas a funciones

La API admite llamadas a funciones, lo que permite al modelo decidir cuándo invocar herramientas externas basándose en el prompt del usuario. Define tus funciones en el parámetro tools.

Cuando el modelo determina que se debe usar una herramienta, devuelve una matriz tool_calls en la respuesta. Ejecutas la función y envías el resultado de vuelta al modelo en un mensaje posterior.

Ejemplo usando el SDK de Node.js:

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

Esto habilita flujos de trabajo agénticos complejos sin salir de la interfaz estándar compatible con OpenAI.

Ver modelos disponibles

Consulta el endpoint GET /v1/models para verificar los modelos disponibles y sus metadatos. Esto es útil para depurar o seleccionar modelos dinámicamente.

Copiarstream = 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)

La respuesta enumerará el modelo uncensored. Ten en cuenta que este gateway no ofrece incrustaciones, generación de imágenes ni procesamiento de audio. Es estrictamente una API de finalización de chat basada en texto.

Límites, errores y contexto

Límites de peticiones: Tienes un límite de 300 peticiones por minuto por clave de API. Si lo superas, recibirás un error 429 Too Many Requests.

Autenticación: Un error 401 Unauthorized indica una clave de API inválida o ausente. Regenera tu clave en el panel si es necesario.

Facturación: Un error 402 Payment Required ocurre cuando se agota tu crédito prepago. Las recargas comienzan en $20, con créditos adicionales para depósitos mayores.

Ventana de contexto: El modelo admite 100.000 tokens. Gestiona las longitudes de tu prompt y finalización para permanecer dentro de este límite. Las solicitudes que excedan 8 MB serán rechazadas.