Uncensored API 빠른 시작 가이드

Base URL 및 인증

SDK 또는 HTTP 클라이언트를 기본 URL에 연결하세요 https://api.uncensoredllmmodels.com/v1. 유효한 API 키가 포함되어야 합니다. Authorization Bearer 토큰으로 헤더를 사용합니다. Google 또는 이메일로 계정을 생성하면 시스템이 즉시 키를 표시합니다. 하나의 계정에 하나의 활성 키만 있으면 복잡한 프록시 설정 없이 키 교체가 단순화됩니다.

Copycurl https://api.uncensoredllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of 5 Python libraries for async web scraping"}]
  }'

채팅 완료 엔드포인트를 통한 첫 번째 요청

POSTリクエストを送信 /v1/chat/completions 모델 ID를 uncensored. 엔드포인트는 텍스트 입력 및 텍스트 출력 상호작용을 위한 표준 OpenAI 페이로드 구조를 받습니다. 다음과 같이 지정할 수 있습니다. max_tokens 출력 길이를 제어하며, 생략 시 기본값은 2,048입니다. 모델은 합법적인 성인 콘텐츠에 대한 일반적인 안전 거절을 적용하지 않고 생성된 텍스트로 응답합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

모델 엔드포인트 확인

GET /v1/models 연결성을 확인하고 사용 가능한 모델을 나열하는 엔드포인트입니다. 이는 uncensored 모델에 대한 메타데이터를 반환하여 클라이언트가 올바르게 구성되었는지 확인합니다. API를 자동화 파이프라인에 통합하기 전에 수행할 수 있는 빠른 상태 확인입니다. 이 특정 엔드포인트에서는 다른 모델을 제공하지 않습니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

함수 호출 및 JSON 모드

API는 response_format. 다음을 사용하여 구조화된 출력을 강제할 수 있습니다. {"type": "json_object"} 코드에서 신뢰할 수 있는 파싱을 위해. 함수 호출은 모델이 자동화 작업을 위해 구조화된 데이터를 반환할 수 있게 합니다. 이는 원시 텍스트 출력에 대한 사후 처리 regex 해킹의 필요성을 제거합니다.

스트리밍 응답 및 토큰 사용량

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 모델이 텍스트를 생성하는 동안 서버 전송 이벤트(SSE) 청크를 전송합니다. 토큰 사용량 통계는 스트림의 마지막 청크에 나타납니다. 이를 통해 애플리케이션은 실시간으로 비용과 컨텍스트 창 소비를 추적할 수 있습니다.

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)

Rate limits, 오류 및 컨텍스트 윈도우

각 키는 분당 300회 요청 및 8개의 동시 요청을 허용합니다. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000 토큰을 지원하며 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 오류에는 유효하지 않은 키에 대한 401과 선불 크레딧 소모 시 402가 포함됩니다. 8 MB 미만의 요청은 허용됩니다. 콘텐츠 정책으로 인한 거부는 드물지만 소규모 성적인 콘텐츠에 적용됩니다.