OpenAI 호환 비검열 LLM API
정확한 OpenAI SDK 형식을 사용하여 스택에 uncensored LLM을 추가하세요. 코드 변경 없이 기본 URL과 API 키만 변경하세요.
Base URL 및 인증
클라이언트를 기본 URL로 가리키세요. 엔드포인트는 https://api.uncensoredapikey.com/v1. 표준에 따라 API 키를 전달하세요 Authorization header. 이 설정은 모든 OpenAI 호환 클라이언트와 호환됩니다. 가입 후 즉시 키를 받습니다. 전화번호가 필요하지 않습니다. Google 또는 이메일 로그인만 하면 됩니다.
첫 번째 요청
모델 ID를 사용하여 표준 채팅 완료 요청을 보내세요 uncensoredAPI는 텍스트 출력을 반환합니다. 다음은 기본 cURL 예시입니다.
curl https://api.uncensoredapikey.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Check api key status"}]
}'이 테스트는 키가 정상 작동하는지 확인합니다. 이제 더 복잡한 프롬프트를 사용할 준비가 되었습니다. 이 모델은 100,000개의 토큰까지 컨텍스트를 처리할 수 있습니다. 입력과 출력은 모두 이 제한 내에 포함됩니다. 페이로드 크기는 8 MB 미만으로 유지하세요.
Python SDK 통합
공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하세요. base URL을 우리 것으로 지정하세요. 키를 API 키로 전달하세요. 이렇게 하면 기존 코드가 그대로 유지됩니다. 엔드포인트만 교체하면 됩니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredapikey.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)로컬에서 실행하세요. 이 서버에 연결됩니다. 사용한 토큰에 대해서만 요금이 부과됩니다. 오류 발생 시 크레딧이 차감되지 않습니다. 테스트 비용이 저렴해집니다. 다양한 temperature 값을 시도해 보세요. 조정 가능합니다. top_p 창의성.
Node.js SDK 사용법
OpenAI Node 클라이언트를 초기화합니다. 베이스 URL을 구성하세요. API 키를 설정하세요. 브라우저 또는 서버 사이드 모두에서 작동합니다. Express 또는 Next.js 앱에 적합합니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredapikey.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);응답 스트림을 처리하세요. 또는 async/await를 사용하세요. 모델이 빠르게 응답합니다. 임베딩을 기다릴 필요도, 이미지를 기다릴 필요도 없습니다. 텍스트만 있습니다. 이 속도는 역할극에 중요합니다. 데이터 처리에도 중요합니다. 코드를 단순하게 유지하세요.
스트리밍 응답
stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true. API는 Server-Sent Events를 전송합니다. 각 청크에는 부분 텍스트가 포함됩니다. 마지막 청크에는 토큰 사용량이 포함됩니다. 이는 긴 세션에 중요합니다. 실시간으로 토큰이 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.
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)토큰이 도착하는 대로 표시합니다. 이는 UX를 개선합니다. 사용자는 AI가 살아있는 것처럼 느낍니다. 전체 응답을 버퍼링하지 마세요. UI로 직접 스트리밍하세요. 이는 지연 시간 인식을 줄입니다. 앱이 반응하는 것처럼 느껴집니다.
제한 사항, 오류 및 컨텍스트
속도 제한을 확인하십시오. 분당 300개 요청이 가능합니다. 키당 동시에 8개의 요청만 가능합니다. 429에 도달하면 잠시 기다리십시오. 401은 잘못된 키를 의미합니다. 402는 잔액 부족을 의미합니다. 크립토로 충전하십시오. USDT 또는 USDC만 가능. 최소 $20. 보너스 크레딧이 적용됩니다. 컨텍스트 창은 100k 토큰입니다. 최대 출력은 16k 토큰입니다. 설정 max_tokens 지혜롭게 사용하세요. 거부도 무료입니다. 오류도 무료입니다. 토큰 사용량만 요금이 부과됩니다.
자주 묻는 질문
무제한 API 키를 어떻게 받나요?
키 페이지에서 구글 또는 이메일로 가입하세요. API 키가 즉시 표시됩니다. 전화번호가 필요하지 않습니다. 이 키는 모든 OpenAI 호환 SDK와 호환됩니다. 즉시 요청 전송을 시작할 수 있습니다.
이 API는 무료인가요?
아니요, 토큰 사용량 기반 선불 모델입니다. 7일 동안 $0.50의 체험 크레딧이 제공됩니다. 이후에는 암호화폐로 과금됩니다. 가격은 입력 토큰 1M당 $0.15, 출력 토큰 1M당 $0.50입니다. 오류와 거부는 토큰을 소모하지 않습니다.
함수 호출을 지원하나요?
네, 도구 및 tool_choice를 지원합니다. 요청에 함수를 정의할 수 있습니다. 모델은 구조화된 도구 호출을 반환합니다. 이는 에이전트 및 자동화에 적합합니다. 엄격한 출력을 위해 JSON 모드를 사용하세요. temperature는 창의성을 조절합니다.
OpenAI 호환 비검열 LLM API
- 1M 입력 토큰당
- $0.15
- 출력 토큰 / 100만 개
- $0.50
- 토큰 컨텍스트
- 100,000
- 트라이얼 크레딧
- $0.50
- 분당 요청 수
- 300
API 키 생성
등록하고 키를 가져온 후 기본 URL을 업데이트하세요. 몇 초면 끝납니다.