빠른 시작: 무제한 모델 API

필수 조건 및 베이스 URL

당사의 API는 base URL과 API 키를 업데이트함으로써 모든 표준 OpenAI 호환 클라이언트와 함께 작동합니다. SDK를 https://api.modeluncensored.com/v1 표준으로 요청을 보내세요. /v1/chat/completions 엔드포인트입니다. 독점 라이브러리를 설치할 필요가 없습니다. 기존 도구인 공식 OpenAI Python 또는 Node.js SDK는 즉시 작동합니다. 기본 URL을 구성하여 트래픽을 기본 OpenAI 인프라 대신 당사 서버로 라우팅하십시오.

인증은 가입 시 생성된 단일 API 키에 기반합니다. 이 키를 다음에 전달하세요. Authorization Bearer 토큰으로 헤더를 사용합니다. 모델 식별자는 고정되어 있습니다. uncensored 모든 요청에 걸쳐 일관된 동작을 보장합니다. 각 계정에는 활성 키가 하나 제공되며, 재생성 시 이전 키가 모두 대체됩니다.

API 키를 사용한 인증

API 키를 Authorization 모든 요청의 header를 사용하여 신원을 확인하세요. 다음 형식을 사용하세요 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 요청을 즉시 인증합니다. 키가 누락되었거나 유효하지 않으면 API는 즉시 401 Unauthorized 오류를 반환합니다. 이는 유효한 계정만 선불 크레딧에서 토큰을 소비할 수 있도록 보장합니다.

Google 또는 이메일로 로그인한 후 대시보드에서 키를 생성하거나 재생성할 수 있습니다. 키는 생성 즉시 표시됩니다. 계정 잔액에 직접 접근할 수 있으므로 안전하게 저장하세요. 가입 시 전화번호 인증이 필요 없으므로 프로세스가 빠르고 단순합니다.

첫 번째 채팅 완료 전송

/v1/chat/completions으로 POST 요청을 보내세요. /v1/chat/completions 메시지와 모델 식별자를 사용하여 응답을 받습니다. 모델은 합법적인 성인 콘텐츠에 대한 부드러운 거절 없이 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 반환합니다. 모델 ID를 다음으로 지정할 수 있습니다. uncensored 특정 uncensored LLM을 사용하고 있는지 확인합니다. 이 엔드포인트는 유연성을 위해 동기식 및 스트리밍 응답을 모두 지원합니다.

요청은 실제 토큰 사용에 따라 과금됩니다. 오류와 거부는 크레딧을 소비하지 않으므로 자유롭게 테스트할 수 있습니다. 요청당 최대 출력은 16,000 토큰이며, 설정하지 않은 경우 2,048 토큰입니다. max_tokens 파라미터. 컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 완성을 합쳐 최대 100,000토큰을 지원합니다.

ストリーミングレスポンスの処理 (SSE)

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. 생성되는 대로 토큰을 받습니다. 이는 긴 응답의 지각된 지연 시간을 줄이고 애플리케이션에서 실시간 표시를 가능하게 합니다. 스트림의 마지막 청크에는 청구 및 모니터링을 위한 총 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이는 반응적이고 대화형으로 느껴지는 채팅 인터페이스를 구축하는 데 필수적입니다.

스트림 응답은 부분 콘텐츠를 원활하게 처리하여 텍스트가 도착하는 대로 표시할 수 있습니다. 이는 모델이 긴 출력을 생성하는 창의적인 글쓰기나 코딩 작업에 특히 유용합니다. 서버 전송 이벤트를 파싱하여 UI를 단계적으로 업데이트할 수 있습니다. 클라이언트가 스트림 종료 이벤트를 올바르게 처리하여 응답을 마무리하도록 하세요.

매개변수 구성: 온도, Top-p 및 시드

조정 temperature 무작위성을 제어하며, 높은 값은 더 창의적이고 다양한 출력을 생성합니다. 다음을 사용하세요. top_p 출력 분포에 대한 더 세밀한 제어를 제공하기 위해 가장 확률이 높은 토큰으로 샘플링을 제한합니다. 설정 seed 결정론적인 결과를 보장하며, 이는 디버깅이나 재현 가능한 실험에 중요합니다. 이러한 매개변수를 통해 스토리텔링이나 기술적 글쓰기와 같은 특정 용도에 맞게 모델의 동작을 조정할 수 있습니다.

이 모델은 표준 매개변수를 지원합니다. stop 시퀀스 및 presence_penalty 고급 제어를 위한 것입니다. 이러한 설정을 결합하여 원하는 어조와 구조를 달성할 수 있습니다. 애플리케이션의 창의성과 일관성 사이의 최적의 균형을 찾기 위해 다양한 값을 실험하십시오.

도구 및 JSON 모드 사용 중

다음 제공하여 함수 호출 활성화 tools 요청 내의 배열을 사용하여 모델이 구조화된 데이터를 출력하도록 합니다. 모델은 대화 맥락에 따라 함수를 호출할 수 있어 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다. 사용 response_format: {"type": "json_object"} 출력을 유효한 JSON 형식으로 강제합니다. 이는 백엔드 시스템과 통합하거나 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하는 데 이상적입니다.

JSON 모드는 응답이 파싱 가능하도록 보장하여 클라이언트에서 추가 파싱 로직의 필요성을 줄입니다. 여러 도구를 정의하고 모델이 호출해야 하는 도구를 지정할 수 있습니다. 이 기능은 자동화 작업 및 데이터 추출을 위한 모델의 유용성을 향상시킵니다. API는 도구 호출의 라우팅을 원활하게 처리합니다.

cURL

Copycurl https://api.modeluncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the current system time in ISO format"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.modeluncensored.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

스트리밍

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)