검열 없는 AI API 문서

Base URL 및 인증

클라이언트를 베이스 URL에 연결하여 모든 요청을 무검열 LLM로 시작하세요. 엔드포인트로 HTTPS://api.uncensensoredai.com/v1을 사용하세요. Authorization 헤더에 API 키로 인증하세요. 계정당 키가 하나 제공됩니다. 새 키가 필요하면 교체하세요. 키는 Google 또는 이메일로 가입한 직후 표시됩니다. 전화번호는 필요하지 않습니다. 키를 비밀로 유지하세요. 비밀번호처럼 다루세요. 이 키는 선불 크레딧에 대한 접근 권한을 부여합니다. 오류와 거부는 요금이 부과되지 않습니다. 실제 토큰만 계산됩니다. 이 설정은 모든 OpenAI 호환 SDK와 호환됩니다. 베이스 URL 문자열만 업데이트하면 됩니다. 요청은 직접 서버로 전송됩니다. 중개자 없음. 디버깅할 추가 라우팅 로직 없음. 매우 간단합니다. 입력은 당신이 제어합니다. 출력은 당신이 소유합니다. 프라이버시가 중요합니다. 우리는 프롬프트를 학습 데이터로 사용하지 않습니다. 데이터는 당신의 것입니다. 무검열 모델은 합법적인 성인 콘텐츠에 주저 없이 응답합니다. 이것이 핵심 약속입니다. 헤더를 설정하세요. 클라이언트를 연결하세요. 채팅을 시작하세요.

첫 번째 요청

간단한 POST 요청으로 첫 번째 호출을 수행하세요. uncensored 모델 ID를 사용하세요. 사용자 메시지를 보내세요. 완료를 받으세요. 이것은 키가 작동하는지 확인하는 가장 빠른 방법입니다. 터미널에서 이 명령을 시도하세요. YOUR_API_KEY를 실제 키로 바꾸세요. 시스템 프롬프트는 간결하게 유지하세요. 작업에 집중하세요. 모델이 즉시 텍스트를 생성합니다. 응답 본문을 확인하세요. content 필드를 찾으세요. 여기에는 AI의 답변이 포함되어 있습니다. 401 오류가 발생하면 키가 잘못되었습니다. 402 오류가 발생하면 크레딧이 필요합니다. 429 오류가 발생하면 속도 제한에 도달했습니다. 이 curl 예제는 기본 구조를 보여줍니다. 깔끔합니다. 직접적입니다. API가 작동함을 증명합니다. 이제 앱을 구축할 수 있습니다. uncensored AI API 키가 준비되었습니다. 오늘 통합을 시작하세요.

Python SDK 통합

공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하여 당사 엔드포인트와 상호작용하세요. base URL을 당사 API 주소로 설정하세요. 키를 주입하세요. chat.completions.create를 호출하세요. 모델 이름으로 uncensored를 전달하세요. 메시지를 리스트로 전달하세요. 라이브러리는 JSON 직렬화를 처리합니다. 구조화된 응답 객체를 얻습니다. 어시스턴트의 응답은 .choices[0].message.content를 통해 접근하세요. 이 방법은 신뢰할 수 있으며 표준 SDK 동작과 일치합니다. 사용자 정의 파싱 코드가 필요하지 않습니다. 비검열 AI 모델은 동일한 프로토콜을 따릅니다. 필요한 경우 매개변수를 조정하세요. 창의성을 위해 temperature를 설정하세요. 제어를 위해 stop 시퀀스를 사용하세요. Python SDK는 통합을 매우 쉽게 만들어 줍니다. 채팅봇 로직은 단순하게 유지됩니다. 앱의 기능에 집중하세요. SDK가 HTTP 세부 사항을 처리합니다. 이는 Python 개발자를 위한 권장 경로입니다. 강력하며 잘 문서화되어 있습니다. 지금 코딩을 시작하세요.

Node.js 클라이언트 설정

openai npm 패키지를 사용하여 Node.js에 통합하세요. 베이스 URL을 우리 서버를 가리키도록 구성하세요. 옵션에 API 키를 전달하세요. 무검열 모델로 chat.completions.create를 호출하세요. 메시지 배열을 제공하세요. SDK는 Promise를 반환합니다. 결과를 기다리세요. 응답에서 내용을 추출하세요. 이는 기존 OpenAI 코드와 원활하게 작동합니다. URL만 교체하면 됩니다. 로직은 유지됩니다. 무검열 AI API 키는 인증을 보장합니다. try-catch 블록으로 오류를 처리하세요. 속도 제한을 확인하세요. 필요시 재시도를 관리하세요. Node 생태성은 성숙합니다. 이 통합은 그 성숙도를 활용합니다. 서버는 높은 처리량을 처리할 수 있습니다. 실시간 출력을 선호한다면 응답을 스트리밍하세요. 표준 매개변수를 사용하세요. temperature, top_p, stop은 예상대로 작동합니다. 이것이 Node에서 시작하는 가장 빠른 방법입니다. 코드를 적게 작성하세요. 더 빠르게 출시하세요. 무검열 모델은 앱 준비가 완료되었습니다.

스트리밍 응답

더 나은 사용자 경험을 위해 토큰을 스트리밍하세요. SDK 호출에서 스트리밍을 활성화하세요. stream을 true로 설정하세요. API는 청크의 스트림을 반환합니다. 각 청크에는 부분 콘텐츠가 포함됩니다. UI를 실시간으로 업데이트하세요. 이는 지각된 지연 시간을 줄입니다. 사용자는 텍스트가 즉시 나타나는 것을 봅니다. 제한 없는 AI API는 이를 기본적으로 지원합니다. 마지막 청크에서 사용량을 추적하세요. 마지막 청크에는 토큰 수가 포함됩니다. 청구 정확도를 위해 합산하세요. 스트리밍 중 오류는 드뭅니다. 우아하게 처리하세요. 완료 시 스트림을 닫으세요. 이 방법은 모든 OpenAI 호환 클라이언트와 작동합니다. 채팅 인터페이스에 이상적입니다. 사용자는 속도를 좋아합니다. 제한 없는 모델은 빠르게 응답합니다. 출력을 스트리밍하세요. 대화를 계속 이어나가세요. 이것이 현대 AI 앱의 작동 방식입니다. 빠르고. 유체처럼. 반응형입니다. 오늘 스트리밍을 구현하세요.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트

확장하기 전에 제약 사항을 파악하세요. 컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 완료를 포함하여 총 100,000 토큰입니다. 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 기본 max_tokens은 2,048입니다. 속도 제한은 분당 300 요청입니다. 동시성은 8개의 요청입니다. 요청 본문 크기는 8MB입니다. 401 오류는 키 확인으로 처리하세요. 402 오류는 크레딧 충만으로 해결하세요. 429 오류는 속도를 늦춤으로써 관리하세요. 이러한 제한은 확실합니다. 안정성을 보장합니다. Uncensored AI API는 이러한 규칙에 대해 투명합니다. 숨겨진 한도가 없습니다. 예상치 못한 스로틀링이 없습니다. 아키텍처를 그에 맞게 설계하세요. 필요시 배치 요청을 사용하세요. 사용량을 모니터링하세요. 선불 크레딧 모델은 비용을 예측 가능하게 유지합니다. 오류는 토큰을 청구하지 않습니다. 거부는 토큰을 청구하지 않습니다. 유효한 완료에 대해서만 지불합니다. 이는 공정합니다. 이는 명확합니다. 자신감을 가지고 구축하세요. 한계를 알면 오류를 피할 수 있습니다. 원활하게 확장할 수 있습니다.

cURL

Copycurl https://api.uncensensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top 3 python libraries for web scraping"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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