API LLM sans filtre pour agents et développeurs

Copycurl https://api.codingllmapi.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."}]
  }'

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Pourquoi le sans censure est important pour le codage

De nombreux LLM grand public refusent de générer du code ou de discuter de certains sujets en raison de politiques de contenu larges. Notre API de codage IA sert un LLM sans censure qui ne refuse pas les sujets adultes licites, fictifs ou controversés. Cela garantit que votre agent de codage peut générer des réponses complètes sans interruptions inattendues. Le modèle n'est pas GPT, Claude, Gemini, Grok ou DeepSeek ; il s'agit d'un modèle à poids ouverts indépendant optimisé pour ce comportement spécifique.

Nous supprimons les abstractions tierces pour vous offrir un endpoint direct. Bien que certains modèles puissent bloquer des extraits de code contenant des mots-clés spécifiques, notre modèle se concentre sur la diffusion de texte sans ces filtres génériques. Cela est crucial pour les agents qui doivent analyser la sortie de manière fiable. Notez que le contenu sexuel impliquant des mineurs est toujours bloqué, quelle que soit la configuration sans censure.

Compatibilité OpenAI prête à l’emploi

Notre API est compatible OpenAI, ce qui signifie que vous pouvez l'utiliser avec des outils et SDK existants. La structure de l'endpoint imite l'interface chat-completions d'OpenAI. Vous mettez simplement à jour le base_url dans votre configuration pour pointer vers nos serveurs. Cela inclut le support des paramètres standard comme temperature, max_tokens et stream.

Copycurl https://api.codingllmapi.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."}]
  }'

Parce que nous sommes un service indépendant, nous n'offrons pas d'embeddings, de génération d'images ou de fine-tuning. Nous nous concentrons uniquement sur les capacités texte-entrée, texte-sortie. Cette simplicité réduit la latence et le coût. Si vous avez besoin de vision ou d'audio, vous devez intégrer un service séparé. L'identifiant de notre modèle est "uncensored". Vous pouvez vérifier les modèles disponibles via GET /v1/models.

Support Streaming et Appel d'outils

Les agents de codage nécessitent souvent des retours en temps réel. Notre API prend en charge les Server-Sent Events (SSE) pour le streaming des réponses. Cela permet à votre application d'afficher les tokens au fur et à mesure de leur génération, améliorant l'expérience utilisateur pour les longs blocs de code. L'appel d'outils est également pris en charge, permettant à votre agent d'exécuter des fonctions dynamiquement.

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)

Avec une fenêtre de contexte de 100 000 tokens, vous pouvez transmettre de grands ensembles de code ou un historique de conversation étendu. C'est essentiel pour maintenir le contexte dans des tâches de codage complexes. La limite de corps de requête de 8 Mo garantit un traitement efficace sans surcharger le serveur. Chaque clé est limitée à 300 requêtes par minute, ce qui est suffisant pour la plupart des flux de travail automatisés.

Tarification transparente pour gros volume

Nous proposons du crédit prépayé en paiement à l'usage, sans frais mensuels. Le coût est de $0,25 par 1M de tokens en entrée et de $1,00 par 1M de tokens en sortie. Les recharges débutent à $10. Si vous ajoutez $50, vous bénéficiez d'un bonus de 5 %. Ajouter $100 vous donne un bonus de 10 %. Les crédits n'expirent jamais, vous pouvez donc les utiliser quand vous le souhaitez.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Ce modèle n'est pas pour vous si vous avez besoin d'un niveau gratuit illimité, de garanties SLA ou de certifications SOC2. Il n'est pas non plus pour vous si vous nécessitez un routage multi-modèles ou un déploiement on-prem. Il est conçu pour les développeurs qui veulent un endpoint fiable et sans censure sans coûts cachés. L'inscription est instantanée avec juste un email et un mot de passe.