Uncensored LLM API 문서

Base URL 및 인증

전용 base URL을 사용하여 클라이언트를 연결하세요. 모든 요청에는 Authorization 이 키는 Google 또는 이메일을 통해 가입 시 즉시 생성되며 전화번호가 필요하지 않습니다. 시스템은 계정당 하나의 활성 키를 강제하며 이전 키를 즉시 대체합니다.

인증은 직관적입니다. 포함하세요. Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 모든 요청에서. 키가 누락되었거나 유효하지 않으면 API가 다음을 반환합니다. 401 이것은 당신의 무차별 LLM 접근 권한은 보안이 유지되며 선불 크레딧에 연결됩니다.

채팅 완료 엔드포인트

텍스트를 보내기 POST /v1/chat/completions 직접 텍스트 출력을 받습니다. 이 엔드포인트는 단일 무검열 모델을 제공하므로 모델 라우팅이나 티어 제한에 대한 추측을 없앱니다. 다양한 기능에 대해 여러 엔드포인트를 관리할 필요가 없습니다.

표준 형식으로 메시지를 간단히 제공하세요. API는 입력을 처리하고 완료를 반환합니다. 이 접근 방식은 통합을 단순하게 유지하면서도 역할극이나 창작 작성을 위한 고품질, 필터링되지 않은 콘텐츠를 제공합니다.

Copycurl https://api.generatoraiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten errors in this python script"}]
  }'

Python SDK 통합

공식 OpenAI Python 라이브러리를 설치하고 기본 URL을 our 서비스로 설정합니다. 이렇게 하면 다음과 같은 익숙한 메서드를 사용할 수 있습니다 chat.completions.create() 로직을 다시 작성하지 않아도 됩니다. SDK가 JSON 직렬화 및 응답 파싱을 자동으로 처리합니다.

API 키와 사용자 지정 기본 URL로 클라이언트를 구성하세요. 이 설정을 사용하면 기존 코드 구조를 활용하면서 uncensored 모델에 접근할 수 있습니다. 이는 신뢰할 수 있는 통합을 위한 가장 빠른 방법입니다. 무차별 AI API Python 프로젝트에 통합하세요.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.generatoraiunfiltered.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 SDK 구현

을 사용하세요 openai Node.js 애플리케이션 연결을 위한 npm 패키지입니다. 설정하는 baseURL 및 apiKey 모든 호출을 수행하기 전 속성. 이를 통해 모든 요청이 우리의 무검열 모델 서버로 올바르게 라우팅되도록 보장합니다.

Node SDK는 표준 promise 기반 워크플로우를 지원합니다. 기존 비동기 함수 내에서 응답과 오류를 쉽게 처리할 수 있습니다. 이는 서버 측 생성이나 백그라운드 작업 처리에 이상적입니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.generatoraiunfiltered.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 응답 및 토큰

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 생성되는 대로 청크를 반환하여 실시간 표시를 가능하게 합니다. 토큰 사용량 데이터는 마지막 청크에 포함되므로 비용을 정확하게 추적할 수 있습니다.

스트리밍은 사용자에게 지각된 지연 시간을 줄여줍니다. 즉각적인 피드백이 중요한 채팅 인터페이스나 애플리케이션에 필수적입니다. The unfiltered 채팅봇 API 스트리밍을 효율적으로 처리하여 메인 스레드를 차단하지 않고 원활한 데이터 흐름을 보장합니다.

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 윈도우

이 모델은 프롬프트와 completion을 합쳐서 100,000개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 최대 출력은 요청당 16,000개 토큰입니다. 만약 max_tokens 설정되지 않음), 기본 제한은 2,048 토큰입니다. 이는 빈번한 중단 없이 장문 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다.

초당 요청 제한은 키당 분당 300회이며 동시 요청은 최대 8회로 제한됩니다. 오류는 402 선불 크레딧이 부족함을 나타내며, 429 사용량 제한을 나타냅니다. 요청 본문은 8 MB를 초과할 수 없습니다. 이러한 제약 조건은 안정적인 성능을 보장합니다. unfiltered AI 연동.