uncensored 엔드포인트 통합 가이드

Base URL 및 인증

OpenAI 호환 클라이언트를 당사 엔드포인트에 연결하세요. 표준 기본 URL을 다음으로 바꾸세요 https://api.llmgatewayopensource.com/v1 API 키를 인증 헤더에 삽입합니다. 이 단일 변경으로 애플리케이션 로직을 수정하지 않고도 트래픽을 비차별 모델로 리디렉션합니다. 대시보드에서 Google 또는 이메일을 통해 키를 생성합니다. 각 계정에는 이전 키를 즉시 대체하는 활성 키가 하나만 보유됩니다. 구성 파일이나 복잡한 라우팅 레이어가 필요하지 않습니다.

첫 번째 요청 수행하기

연결성을 즉시 테스트하려면 표준 채팅 완료 페이로드를 보내세요. 엔드포인트는 텍스트 입력을 받아 합법적인 성인 사용에 대한 콘텐츠 거부 없이 생성된 텍스트를 반환합니다. 생성된 텍스트 필드를 확인하여 응답을 확인할 수 있습니다. 유효하지 않은 키의 경우 401이 반환되고, 크레딧이 부족하면 402가 반환됩니다. 메인 워크플로우에 통합하기 전에 설정이 제대로 작동하는지 확인하려면 이 간단한 명령을 사용하세요.

Copycurl https://api.llmgatewayopensource.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this Python loop."}]
  }'

Python SDK 사용

공식 라이브러리를 설치하고 기본 URL과 키로 초기화하세요. 이 방법은 익숙한 코드 패턴을 재사용하면서 uncensored 모델에 접근할 수 있게 해줍니다. 클라이언트는 직렬화 및 스트리밍을 자동으로 처리합니다. temperature 또는 top_p와 같은 매개변수를 설정하여 창의성을 제어할 수 있습니다. 이 방법은 안정적인 텍스트 생성이 필요한 백엔드 서비스나 스크립트에 이상적입니다. 모델 ID를 전달 uncensored 올바른 엔드포인트에 접근하도록 보장합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmgatewayopensource.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.js와 통합하기

Node 환경에서 기본 URL과 API 키를 사용하여 클라이언트를 초기화하세요. 이 설정은 표준 JSON 응답과 스트리밍 이벤트를 모두 지원합니다. 다른 벤더와 마찬가지로 시스템 프롬프트나 사용자 메시지를 전달할 수 있습니다. 라이브러리는 연결 수명을 효율적으로 관리합니다. 이는 필요에 따라 텍스트를 생성해야 하는 웹 서버나 서버리스 함수에 권장되는 방법입니다. 콘텐츠 추출을 위해 응답 객체를 올바르게 처리하세요.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SSE를 통한 스트리밍 응답

요청에서 stream 파라미터를 true로 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. 서버는 생성되는 대로 텍스트 청크를 전송하여 낮은 지연 시간 지각을 가능하게 합니다. 각 청크에는 최종 조각에 토큰 사용량 데이터가 포함됩니다. 이 기능은 텍스트를 점진적으로 표시하는 사용자 인터페이스에 필수적입니다. 서버 전송 이벤트 스트림을 파싱하여 UI를 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 긴 출력에 대한 대기 시간을 크게 줄입니다.

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)

제한 사항, 오류 및 컨텍스트

API는 안정성을 위해 엄격하지만 공정한 제한을 적용합니다. 키당 분당 300회 요청 및 동시 8회 요청이 가능합니다. 컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 완료(combined)를 합쳐 100,000 토큰을 지원합니다. 요청당 최대 출력은 16,000 토큰이며, 더 낮은 제한을 지정하지 않는 한 적용됩니다. 에러에는 잘못된 키에 대한 401, 낮은 크레딧에 대한 402, 속도 제한에 대한 429가 포함됩니다. 요청 본문은 8MB 미만이어야 합니다. 이러한 제약은 투명하고 일관됩니다.