API 문서
기본 URL과 유효한 API 키로 OpenAI 호환 클라이언트를 구성하여 uncensored LLM API로 요청을 전송하세요.
Base URL 및 인증
클라이언트를 기본 URL로 가리키고 Authorization 헤더에 키를 전달하세요. 우리는 표준 OpenAI 페이로드를 수락하는 단일 엔드포인트를 제공하며, 커스텀 헤더나 복잡한 라우팅 로직이 필요하지 않습니다. API 키는 전용 uncensored 모델에 대한 접근 권한을 부여하며, 대시보드에서 Google 또는 이메일 인증을 통해 즉시 키를 생성할 수 있습니다. 키는 모든 요청에 필요한 유일한 자격 증명이므로 안전하게 보관하세요.
curl https://api.howtouseuncensoredai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "what is the current temperature in london"}]
}'
채팅 완료 엔드포인트
다음으로 프롬프트를 전송하세요 chat/completions 표준을 사용하는 엔드포인트입니다 messages 배열 구조입니다. 모델 ID를 다음으로 지정해야 합니다. uncensored 올바른 추론 엔진에 접근하고 있는지 확인합니다. API는 합법적인 콘텐츠에 대한 숨겨진 거부 없이 온도 및 top-p 설정을 존중하는 텍스트 응답을 반환합니다. 이 간단한 구조를 통해 기존 프로젝트에 최소한의 코드 변경으로 서비스를 통합할 수 있습니다.
스트리밍 및 토큰 사용량
stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 서버 전송 이벤트를 통해 생성되는 대로 토큰을 받습니다. 이는 긴 응답의 지각된 지연 시간을 줄이고 인터페이스가 실시간으로 업데이트되도록 합니다. 스트림의 마지막 청크에는 토큰 사용량 세부 정보가 포함되어 있으므로 전체 응답을 메모리에 저장하지 않고도 비용을 정확하게 추적할 수 있습니다. 스트리밍 중 오류가 발생해도 부분 출력에 대한 요금은 청구되지 않습니다.
stream = 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)
함수 호출 및 JSON 모드
을 사용하세요 tools 함수 호출을 활성화하여 모델이 애플리케이션을 위해 구조화된 데이터를 출력하도록 합니다. JSON 출력을 강제로 사용하려면 response_format 수신하여 {"type": "json_object"} 엄격한 스키마 준수를 위해. 이 기능들은 우리의 Uncensored 모델과 함께 작동하므로, 모델이 복잡하거나 니즈가 있는 주제를 처리하는 능력을 잃지 않고 구조화된 출력을 얻습니다. 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 함수 스키마를 명확하게 정의하세요.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.howtouseuncensoredai.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)
Node SDK 통합
OpenAI Node SDK를 사용하여 기본 URL을 재지정하여 공식 OpenAI Node SDK로 빠르게 통합하세요. 이렇게 하면 표준 OpenAI 동작을 기대하는 기존 래퍼 및 미들웨어와의 호환성이 보장됩니다. 반환된 상태 코드를 기반으로 오류를 예외적으로 처리하고 재시도를 관리할 수 있습니다. SDK는 직렬화 및 역직렬화를 처리하므로, HTTP 세부 사항보다 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.howtouseuncensoredai.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);
속도 제한 및 할당량
API는 키당 분당 300회 요청, 동시 요청 8개로 제한됩니다. 이 한도를 초과하면 429 에러가 발생하며, 유효하지 않은 키는 401 에러를 반환합니다. 402 에러는 선불 크레딧 부족을 의미하며, USDT 또는 USDC로 충전할 수 있습니다. 모델은 100,000개의 토큰을 지원하는 컨텍스트 윈도우를 제공하여 대량의 입력 데이터를 처리하면서도 성능을 유지합니다.
자주 묻는 질문
무검열 AI 처음 사용 방법?
계정에 가입하여 $0.50의 체험 크레딧을 받으세요. 그런 다음 API 키를 생성하고 base URL과 모델 ID로 OpenAI 호환 클라이언트를 구성하세요.
요율 제한을 초과하면 어떻게 되나요?
너무 많은 요청으로 인해 429 상태 코드가 반환됩니다. 키당 분당 요청 한도는 300회이며, 최대 8개의 동시 요청이 허용됩니다.
uncensored LLM API는 스트리밍을 지원하나요?
네, 서버 전송 이벤트를 받기 위해 stream 매개변수를 true로 설정합니다. 토큰 사용량 세부 정보는 스트림의 마지막 청크에서 제공되므로 정확한 과금이 가능합니다.
API 키 받기
가입하고, 키를 복사한 후, 베이스 URL을 업데이트하세요. 간단한 설정입니다.