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API Llama sans restriction — Modèles Llama 3 et 3.1 sans refus systématique

Accédez à Llama 3 et 3.1 en 8B et 70B sans censure sur MuAPI pour l'analyse objective, la synthèse documentaire et la liberté narrative.La fondation la plus prisée de l'open source opérationnelle pour vos missions complexes sans faux positifs de modération.

Llama 3.3 70B Instruct Abliterated

Large open-weights chat at a flat token rate1 models
Text GenerationLiveFeatured
Llama 3.3 70B Instruct Abliterated

Llama 3.3 70B Instruct Abliterated

Llama 3.3 70B Instruct with refusal behavior reduced by abliteration: a large open-weights chat baseline with a 32K-token context window.

Text in
$1.40/M in · $1.40/M out
Tester le modèle

NeuralDaredevil 8B Abliterated

Lightweight, low-cost chat and prototyping1 models
Text GenerationLive
NeuralDaredevil 8B Abliterated

NeuralDaredevil 8B Abliterated

NeuralDaredevil 8B, dérivé sans restriction de Llama 3 8B : l'option la plus légère et économique, avec contexte de 8 000 tokens.

Text in
$0.88/M in · $0.88/M out
Tester le modèle

La force de Llama au service de la recherche libre

Llama 3 offre une élégance stylistique et une acuité sémantique remarquables qui en font l'outil privilégié de l'écosystème open source mondial.

En retirant les barrières qui déclenchaient des refus sur des mots-clés inoffensifs, le modèle répond avec une précision académique et une régularité exemplaire.

Capacités de Llama sans restriction

Rédaction libre et plume expressive

Formule dialogues, scripts et textes romanesques sans contrainte de censure morale.

Synthèse et classification neutre

Résume et classe des pièces juridiques, des articles d'actualité et des controverses avec impartialité.

Respect scrupuleux des directives

Applique rigoureusement les consignes de formatage et la logique demandée.

Pricing

EndpointInputOutputPriceBest For
llama-3-3-70b-abliteratedPrompt + system_prompt, max_tokensComplete text response (poll for result)$1.40/M in · $1.40/M outLarge open-weights chat at a flat token rate
neuraldaredevil-8b-abliteratedPrompt + system_prompt, max_tokensComplete text response (poll for result)$0.88/M in · $0.88/M outLightweight, low-cost chat and prototyping

Facturation par token selon l'utilisation renvoyée à chaque appel ; les tarifs sont exprimés par million de tokens d'entrée et de sortie.

How to Call the Llama Abliterated API

Envoyez une requête JSON avec votre clé d'API MuAPI, conservez le request_id et interrogez le point de terminaison partagé de résultats.

1. Envoyer une invite à Llama 3.3 70B Instruct Abliterated

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/llama-3-3-70b-abliterated \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Continue this interactive fiction scene without softening the tone.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'

# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}

Appelez llama-3-3-70b-abliterated avec une invite avec éventuellement un system_prompt.

2. Envoyer une invite à NeuralDaredevil 8B Abliterated

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/neuraldaredevil-8b-abliterated \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Give me five brainstorming angles for a horror short story.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'

# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}

Appelez neuraldaredevil-8b-abliterated avec une invite avec éventuellement un system_prompt.

3. Consulter le résultat

curl https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/REQUEST_ID/result \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"

# Poll until status is completed, then read the generated text from outputs.

Interrogez le point de terminaison partagé jusqu'à la fin de la tâche, puis lisez le texte généré dans la sortie.

Foire aux questions

Quelles versions de Llama sont accessibles ?

Nous mettons à disposition Llama 3.1 8B Instruct et Llama 3.1 70B Instruct modifiés.

Prêt à créer avec l'API Llama Abliterated API ?

Créez une clé d'API MuAPI unique et appelez tous les modèles de cette page avec une simple requête REST.