무검열 모델을 위한 API 문서

Base URL 및 인증

모든 요청에 기본 URL을 사용하고 헤더에 API 키를 전달하세요. 이 설정은 수정 없이 모든 표준 OpenAI SDK 또는 HTTP 클라이언트와 함께 작동합니다. Google 또는 이메일로 가입하면 즉시 키를 받습니다. 전화번호가 필요하지 않습니다. 키는 요청을 수행할 때마다 서버에서 계정을 인증합니다.

키는 선불 크레딧에 대한 접근 권한을 부여하므로 키를 안전하게 보관하세요. 언제든지 새 키를 생성할 수 있으며, 이는 이전 키를 즉시 대체합니다. 기본 사용의 경우 여러 키를 관리하거나 복잡한 권한 범위를 탐색할 필요가 없습니다.

첫 번째 요청

간단한 프롬프트로 채팅 completion 엔드포인트에 첫 번째 메시지를 보내세요. 모델은 애플리케이션 로직에 사용할 수 있는 텍스트 출력으로 응답합니다. 최소한의 요청 구조로 연결성 및 응답 품질을 테스트할 수 있습니다. 이는 키가 작동하고 uncensored 모델이 활성화되어 있음을 확인합니다.

응답에는 생성된 텍스트와 토큰 사용 세부 정보가 포함됩니다. 이 데이터를 파싱하여 결과를 표시하거나 후속 프롬프트에 피드백할 수 있습니다. 이는 복잡한 워크플로우를 구축하기 전에 통합을 검증하는 가장 빠른 방법입니다.

Copycurl https://api.unfilterchatgpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten best practices for react state management"}]
  }'

Python SDK 통합

공식 OpenAI Python 패키지를 설치하고 기본 URL을 저희 주소로 설정하세요. 이렇게 하면 다음 같은 익숙한 메서드를 사용할 수 있습니다. client.chat.completions.create() 코드 구조를 변경하지 않고도 라이브러리에 API 키를 기본값으로 전달하기만 하면 됩니다. 이 방식은 이미 OpenAI 호환 클라이언트를 사용하고 있는 기존 프로젝트의 통합을 단순화합니다.

응답의 무작위성을 제어하기 위해 temperature 또는 top_p과 같은 매개변수를 설정할 수 있습니다. 라이브러리는 직렬화 및 오류 파싱을 자동으로 처리합니다. 이는 불필요한 코드를 줄이고 단순한 스크립트부터 복잡한 애플리케이션에 이르기까지 개발 속도를 높입니다.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unfilterchatgpt.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 SDK 설정

베이스 URL과 API 키를 사용하여 OpenAI Node.js 클라이언트를 초기화합니다. 이는 표준 JavaScript 및 TypeScript 프로젝트와의 호환성을 보장합니다. Python SDK에서 사용 가능한 동일한 완료 메서드를 사용할 수 있습니다. 클라이언트는 네트워크 요청과 응답 파싱을 효율적으로 처리합니다.

클라이언트 옵션을 애플리케이션 요구 사항에 맞게 구성하세요. 필요에 따라 요청 시간 제한 또는 재시도 로직을 조정할 수 있습니다. 이 설정은 기존 Node.js 환경과 원활하게 작동하므로 백엔드 서비스에 uncensored AI 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unfilterchatgpt.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 응답

요청에서 stream 파라미터를 true로 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. 이는 생성되는 대로 토큰 단위로 응답을 전송합니다. 실시간 애플리케이션에 더 나은 사용자 경험을 제공합니다. 모델이 계속 작업하는 동안 부분 결과를 즉시 표시할 수 있습니다.

스트림 청크를 파싱하여 콘텐츠를 추출하세요. 마지막 청크에는 요청의 전체 토큰 사용량이 포함됩니다. 이를 통해 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공하면서 비용을 정확하게 추적할 수 있습니다. 스트리밍은 채팅 인터페이스 및 대화형 도구에 이상적입니다.

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)

속도 제한, 오류 및 컨텍스트

컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 컴플리션 모두에 대해 100,000개의 토큰을 지원합니다. 잘림 없이 긴 문서나 확장된 대화를 전송할 수 있습니다. 그러나 요청당 최대 출력은 16,000개 토큰이며, 제한을 설정하지 않을 경우 2,048개 토큰입니다. 이는 대규모 응답에 대한 일관된 성능을 보장합니다.

속도 제한은 키당 분당 300회 요청과 8개의 동시 요청을 허용합니다. 오류에는 유효하지 않은 키에 대한 401과 크레딧 부족에 대한 402가 포함됩니다. 콘텐츠 제한으로 인한 거부는 무료이며, 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다. 고트래픽 기간 중 스로틀링을 피하기 위해 요청을 효율적으로 관리하세요.