설치 및 설정
API 키를 받기 위해 계정을 생성하세요. Google 계정 또는 이메일과 비밀번호 조합으로 가입하세요. 시스템이 화면에 고유한 키를 즉시 표시합니다. 이 단계에는 전화번호 인증이 필요하지 않습니다. 언제든지 새 키를 생성할 수 있지만 계정당 활성 키는 하나만 존재합니다. 새 키는 이전 키를 즉시 대체합니다. 이 키를 안전하게 보관하세요. 이 키는 선불 크레딧에 대한 접근 권한을 부여합니다. 표준 OpenAI 호환 SDK와 함께 이 자격 증명을 사용하여 통합을 시작하세요.
Base 구성
클라이언트를 검열 없는 요청을 위한 전용 기본 URL로 연결하세요. 표준 BASE_URL 트래픽을 올바르게 라우팅하기 위한 매개변수입니다. 엔드포인트 구조는 쉬운 전환을 위해 OpenAI 관습을 반영합니다. API 키를 Authorization 헤더. 모델 ID를 uncensored 구성 객체에서. 이 요청이 올바른 uncensored 대형 언어 모델을 대상으로 하도록 보장합니다. 사용 가능한 모델을 나열하여 연결을 확인합니다. /v1/models 엔드포인트입니다. 이는 무거운 페이로드를 전송하기 전에 인증이 유효함을 확인합니다.
요청 전송
채팅 완료 엔드포인트로 표준 POST 요청을 보내세요. 페이로드에는 다음이 포함되어야 합니다. model field set to uncensored. 다음 아래에 배열 형식으로 메시지를 전달하세요 messages key. 시스템은 다음과 같은 표준 역할 정의를 허용합니다. user 및 assistant입력 토큰은 투명하게 백만 토큰당 $0.15의 속도로 청구됩니다. 출력 토큰은 백만 토큰당 $0.50의 비용이 발생합니다. 오류는 사전 결제 크레딧을 소모하지 않습니다. 이 청구 모델은 실제 생성된 텍스트에 대해서만 지불하도록 보장합니다. 첫 번째 메시지를 보내려면 다음 cURL 명령을 사용하세요.
스트리밍 응답
stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream 요청에서 true로 설정합니다. 서버는 서버 전송 이벤트(SSE) 스트림을 반환합니다. 각 청크에는 생성된 텍스트의 일부가 포함됩니다. 마지막 청크에는 완전한 토큰 사용 통계가 포함됩니다. 이를 통해 사용자에게 실시간으로 텍스트를 표시할 수 있습니다. 스트리밍은 지원되는 모든 SDK에서 동일하게 작동합니다. 클라이언트가 부분 텍스트 버퍼를 올바르게 처리하는지 확인하세요. 긴 형식 콘텐츠 생성 또는 대화형 채팅 인터페이스에 이 방법을 사용하세요. 다음 예제는 Python에서 스트림을 처리하는 방법을 보여줍니다.
함수 호출
요청에 다음을 사용하여 도구를 정의하세요 tools 파라미터. 모델은 적절한 경우 구조화된 도구 호출을 반환합니다. tool_choice 특정 동작을 강제합니다. 도구 응답을 모델에 다시 전달하여 추가 처리를 수행합니다. 이는 외부 API 상호작용이 필요한 복잡한 워크플로우를 지원합니다. 모델은 필요한 경우 JSON 형식을 자동으로 처리합니다. 함수 정의가 예상 스키마와 일치하는지 확인하세요. 이 기능은 표준 온도 및 top-p 설정과 함께 작동합니다. Node.js를 사용하여 도구 처리를 효율적으로 구현하세요.
JSON 모드 및 제한
설정하여 엄격한 JSON 출력을 요청합니다. response_format 수신하여 {"type": "json_object"}. 모델은 응답에서 유효한 JSON 구조를 보장합니다. 이는 응용 프로그램 로직에서 데이터를 구문 분석하는 데 이상적입니다. 100,000 토큰 컨텍스트 윈도우 제한을 인지하세요. 이는 프롬프트와 완료를 합친 것입니다. 요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 지정하지 않으면 max_tokens, 제한은 기본값이 2,048입니다. 키당 분당 300회 요청이 제한됩니다. 동시 요청은 최대 8개로 제한됩니다. 요청 본문은 8 MB를 초과하지 않아야 합니다. 다음 스트림 예제에 표시된 대로 오류를 우아하게 처리하세요.
cURL
curl https://api.modelsuncensoredopenrouter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "list three json keys"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.modelsuncensoredopenrouter.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelsuncensoredopenrouter.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
stream = 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)