Uncensored AI를 위한 빠른 시작 가이드

표준 OpenAI SDK 설치

선호하는 언어용 공식 라이브러리를 설치하세요. 당사 인터페이스는 표준 도구와 완전히 호환되므로 사용자 정의 클라이언트가 필요하지 않습니다. Python의 경우 pip, Node.js의 경우 npm을 사용하여 프로젝트에 종속성을 추가하세요. 이를 통해 새로운 프로토콜을 배우지 않고도 기존 코드 패턴을 활용할 수 있습니다.

base URL과 API 키를 구성하세요

기본 제공 벤더 대신 SDK 클라이언트를 우리의 전용 엔드포인트로 설정하세요. 기본 URL을 HTTPS://api.aiopenuncensored.com/v1로 설정하고 고유한 API 키를 제공해야 합니다. 이 구성은 트래픽을 상용 거대 기업의 서버가 아닌 우리의 무장비 모델 서버로 보냅니다. 키는 가입 즉시 생성되므로 즉시 테스트를 시작할 수 있습니다.

첫 번째 채팅 완성 요청 보내기

uncensored 모델 식별자를 사용하여 /v1/chat/completions으로 POST 요청을 보내세요. 이 간단한 호출은 입력을 차단하는 일반적인 콘텐츠 필터 없이 원본 텍스트를 반환합니다. 표준 메시지를 보내고 직접적인 응답을 받을 수 있습니다. 연결을 확인하기 위한 정확한 curl 명령어는 아래 코드를 참조하세요.

스트리밍 응답 및 토큰 사용량 처리

stream 파라미터를 true로 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 생성되는 대로 청크를 반환하므로 텍스트를 실시간으로 표시할 수 있습니다. 마지막 청크에는 청구 및 모니터링을 위한 전체 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이 방식은 최종 사용자의 지각된 지연 시간을 크게 줄입니다.

함수 호출 및 JSON 모드를 구현하세요.

모델이 호출할 수 있는 함수를 정의하기 위해 tools 매개변수를 사용하세요. response_format을 json_object로 설정하여 엄격한 JSON 출력을 강제할 수도 있습니다. 이를 통해 애플리케이션은 파싱 오류 없이 구조화된 데이터를 수신합니다. 모델은 정밀한 제어를 위한 tool_choice 및 기타 표준 매개변수를 지원합니다.

속도 제한 및 토큰 제약 이해하기

API 키는 분당 300개의 요청과 최대 8개의 동시 요청을 지원합니다. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000개의 토큰을 보유하며, 요청당 최대 출력은 16,000개의 토큰입니다. 401 또는 429와 같은 오류는 일반적이며 키를 확인하거나 잠시 대기해야 함을 나타냅니다. 크레딧은 성공적인 토큰 사용 시에만 소모됩니다.

cURL

Copycurl https://api.aiopenuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if port 8080 is open"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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