빠른 시작: Unzensiertes LLM API 사용

Base URL 및 인증

unzensiertesllm.com API는 통합을 단순화하기 위해 확립된 표준을 따릅니다. 모든 요청은 Base URL https://api.unzensiertesllm.com/v1로 전송됩니다. 등록 후 'API 키 받기' 페이지에서 즉시 API 키를 받을 수 있습니다. 이 키는 Authorization: Bearer <IHR_SCHLÜSSEL> 헤더를 통해 전달됩니다. 공식 SDK를 사용하는 경우 Base URL과 API 키를 환경 변수 OPENAI_API_KEY 및 OPENAI_BASE_URL에 쉽게 구성할 수 있습니다. 접근하는 모델의 ID는 uncensored입니다. 이는 GPT나 Claude와 같은 주요 제공업체에 속하지 않는 독립적인 파인튜닝 모델입니다.

첫 번째 요청 보내기

작동 방식을 테스트하려면 간단한 채팅 요청을 보내십시오. API는 user 역할과 메시지가 포함된 JSON 객체를 기대합니다. 응답 유형은 텍스트입니다. 성공적인 요청은 표준 형식의 응답을 반환합니다. API 키가 유효하지 않으면 401 오류가 발생합니다. 크레딧이 소진되면 API는 402를 반환합니다. 첫 사용 시 7일 동안 유효한 0,50달러 무료 체험 크레딧을 제공합니다.

Kopierencurl https://api.unzensiertesllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK 사용

Python 프로젝트로의 통합은 공식 openai 패키지를 통해 직접 가능합니다. API가 OpenAI 호환이므로 익숙한 구문을 사용할 수 있습니다. base_url을 조정하고 API 키를 설정하기만 하면 됩니다. 모델 uncensored은 다른 제공업체의 일반적인 콘텐츠 필터 없이 입력을 처리하므로 창의적이거나 성인용 콘텐츠에 이상적입니다. 호환성을 보장하려면 라이브러리를 최신 상태로 유지하십시오.

Kopierenfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unzensiertesllm.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 통합

JavaScript 또는 TypeScript를 사용하는 개발자는 openai NPM 패키지를 사용할 수 있습니다. 인프라의 Base URL로 클라이언트 인스턴스를 구성하십시오. 이는 기존 웹 애플리케이션 또는 백엔드 서비스에 원활한 연결을 가능하게 합니다. 응답은 구성에 따라 스트림 또는 전체 객체로 반환됩니다. 모델 uncensored은 도구 호출도 지원하므로 복잡한 워크플로우에서 사용이 용이합니다. 모든 기능을 최적화하려면 Node.js 환경이 최신 버전인지 확인하십시오.

Kopierenimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unzensiertesllm.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 활성화 (SSE)

실시간 애플리케이션에는 응답 스트리밍이 필수적입니다. 요청에 stream: true 매개변수를 설정하십시오. API는 생성된 텍스트의 청크를 포함하는 서버 전송 이벤트(SSE)를 전송합니다. 이는 최종 사용자의 지각된 지연 시간을 크게 개선합니다. 모델이 여전히 추론하는 동안 텍스트를 단계적으로 렌더링할 수 있습니다. 이는 즉각적인 피드백이 필요한 채팅 인터페이스에 특히 유용합니다.

Kopierenstream = 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)

모델 나열 및 한도

사용 가능한 모델을 확인하려면 GET /v1/models 엔드포인트를 사용하십시오. 모델 uncensored 및 해당 세부 정보를 확인할 수 있습니다. 속도 제한을 확인하십시오: 키당 분당 300개의 요청이 허용됩니다. 요청 본문은 8MB를 초과할 수 없습니다. 컨텍스트 창은 100.000 토큰(프롬프트 및 응답 포함)입니다. 초과 시 429와 같은 오류 코드가 발생합니다. API는 임베딩이나 이미지 생성을 제공하지 않습니다. 텍스트 완성에만 집중합니다. 선불 크레딧은 만료되지 않으며, 10달러 이상 충전할 수 있습니다.