Apertus ia API Documentation

1. Quickstart: Connect Your First Request

L'URL de base est https://api.apertusia.com/v1. Transmettez votre clé API dans l'en-tête Authorization. L'identifiant du modèle est uncensored. Cette configuration fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI.

Utilisez cette commande cURL pour tester la connectivité immédiatement. Remplacez YOUR_API_KEY par votre clé réelle.

Copycurl https://api.apertusia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 python libraries for web scraping"}]
  }'

Les erreurs d'authentification retournent 401. Les fonds insuffisants retournent 402. Les limites de taux retournent 429.

2. Paramètres pris en charge : Température, Top P et Seed

Contrôlez l'aléatoire avec temperature, la diversité avec top_p et la reproductibilité avec seed. Ces paramètres suivent les conventions standard d'OpenAI. Définissez temperature à 0.7 pour un équilibre dans les résultats ou à 1.0 pour plus de créativité. Utilisez top_p pour limiter l'échantillonnage à la masse de probabilité supérieure. Le paramètre seed garantit des sorties identiques pour le débogage.

Exemple de code Python pour les tests locaux :

Copyfrom openai import OpenAI

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

3. Réponses en streaming avec les événements envoyés par le serveur

Activez le streaming en définissant stream: true. L'API renvoie des chunks via les Server-Sent Events. Chaque chunk contient du texte partiel et des données d'utilisation des tokens. Cela réduit la latence perçue pour les réponses longues. Gérez les événements SSE pour mettre à jour votre interface utilisateur en temps réel.

Exemple Node.js utilisant le SDK officiel :

Copyimport OpenAI from "openai";

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

4. Configuration de l'appel de fonction et du mode JSON

Utilisez response_format avec {"type": "json_object"} pour une sortie JSON stricte. Cela garantit des données structurées pour les pipelines de traitement automatisé. Activez l'appel de fonctions en fournissant un tableau tools dans le corps de la requête. Le modèle renverra les appels d'outils dans le format attendu. Utilisez tool_choice pour imposer un comportement spécifique.

5. Limites de débit et contraintes de taille des requêtes

Chaque clé API prend en charge 300 requêtes par minute. Les requêtes simultanées sont limitées à 8 par clé. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. La fenêtre de contexte contient 100,000 tokens au total. La sortie maximale par requête peut atteindre la fenêtre complète de 100,000 tokens. Laissez max_tokens non défini ou définissez-le sur une valeur élevée pour éviter le troncage. Les erreurs ne consomment pas de crédit. Les remboursements ne sont pas émis, mais les erreurs de facturation sont corrigées via le Support.

6. Authentification et gestion des erreurs

Générez votre clé via le tableau de bord. Connectez-vous avec Google ou par e-mail. La clé s'affiche immédiatement. Ajoutez-la dans l'en-tête Authorization: Bearer. Les clés invalides retournent 401. Les erreurs 429 indiquent que la limite de taux est atteinte. Les erreurs 402 signifient que votre crédit prépayé est épuisé. Rechargez avec USDT ou USDC. Les crédits n'expirent jamais.

Streaming

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)