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Uncensored LLM API. 토큰 단위 과금.

API 빠른 시작 가이드

OpenAI 호환 엔드포인트로 몇 분 만에 무검열 LLM API를 실행하세요. 인프라를 처리해 드리므로 거부 없이 답변하는 애플리케이션 구축에 집중하세요.

https://api.aizonderfilter.com/v1uncensored

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SDK 설치

프로젝트 종속성에 공식 클라이언트 라이브러리를 추가하세요. 이는 표준 엔드포인트와의 호환성을 보장하고 요청 처리를 단순화합니다.

선호하는 패키지 관리자를 사용하여 최신 버전을 설치하세요. 라이브러리가 인증 및 직렬화를 자동으로 처리합니다.

이 단계는 서버에 요청을 보내기 전에 필요합니다.

기본 URL 및 키 구성

클라이언트를 제공된 기본 URL을 사용하여 전용 API 게이트웨이로 연결하세요. 이렇게 하면 모든 트래픽이 검열 없는 모델 인프라로 전송됩니다.

환경 변수 또는 구성 객체에 API 키를 설정하세요. 이 키는 Google 또는 이메일로 가입한 직후 즉시 발급됩니다.

  • Base URL: https://api.aizonderfilter.com/v1
  • Auth Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

모델 엔드포인트를 확인하여 키가 작동하는지 확인하세요.

첫 번째 요청하기

원본 필터링 없는 텍스트 응답을 받으려면 표준 채팅 완료 요청을 보내세요. 우리 모델은 합법적인 콘텐츠에 대한 표준 안전 거부를 적용하지 않습니다.

을 사용하세요 uncensored 모든 완료에 대한 모델 ID.

다음 예시는 기본 텍스트 생성 호출을 보여줍니다.

curl https://api.aizonderfilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate python code to parse json"}]
  }'

생성된 텍스트와 토큰 사용 통계를 확인하세요.

스트리밍 응답 활성화

저지연 애플리케이션의 경우 스트리밍을 활성화하여 토큰이 생성되는 대로 수신하세요. 이는 채팅 인터페이스에 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

요청 페이로드에서 stream 매개변수를 true로 설정합니다.

서버는 부분 완성 내용을 포함하는 서버 전송 이벤트(SSE)를 전송합니다.

from openai import OpenAI

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

청크를 집계하여 전체 메시지를 복원합니다. 토큰 사용 세부 정보는 마지막 청크에 표시됩니다.

JSON 모드 및 도구 사용

복잡한 로직을 위해 구조화된 출력을 강제하거나 함수 호출을 활성화합니다. 사용 response_format: {"type": "json_object"} 유효한 JSON 응답을 보장합니다.

모델이 외부 함수를 호출할 수 있도록 요청에 도구를 정의하세요. 다음을 지정하세요. tool_choice: "auto" 자동 선택에 대해.

import OpenAI from "openai";

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

응답에서 도구 호출을 파싱하여 사용자 정의 로직을 실행합니다. 이는 당사의 uncensored 모델과 신뢰성 있게 작동합니다.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트

서비스 중단이 발생하지 않도록 사용량 제한을 모니터링하세요. 분당 요청 수는 300회, 키당 동시 요청 수는 8회까지 허용됩니다.

컨텍스트 창은 총 100,000개의 토큰을 지원합니다. 요청당 최대 출력은 16,000개 토큰입니다.

일반적인 HTTP 오류를 적절하게 처리하세요:

  • 401 Unauthorized: API 키가 유효하지 않거나 누락되었습니다.
  • 402 Payment Required: 선불 크레딧이 소진되었습니다. 계속 사용하려면 암호화폐로 충전하세요.
  • 429 Too Many Requests: 속도 제한에 도달했습니다. 다시 시도하기 전에 잠시 기다리세요.

오류는 크레딧 잔액이 소모되지 않습니다.

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)

자주 묻는 질문

필터 없는 AI 모델은 컨텍스트 길이를 어떻게 처리합니까?

이 모델은 프롬프트와 완성을 모두 포함하여 100,000개의 토큰을 처리할 수 있는 컨텍스트 창을 지원합니다. 단일 요청당 최대 16,000개의 토큰을 생성할 수 있으며, max_tokens을 지정하지 않을 경우 2,048개의 토큰이 생성됩니다.

요율 제한에 도달하면 어떻게 되나요?

429 상태 코드를 받게 됩니다. 키당 분당 요청 수는 300회입니다. 동시성을 줄이거나 더 많은 요청을 보내기 전에 잠시 기다리세요.

uncensored LLM API는 표준 OpenAI 클라이언트와 호환되나요?

네, 완전히 OpenAI 호환입니다. 베이스 URL을 HTTPS://api.aizonderfilter.com/v1로 업데이트하고 완료 생성을 위해 uncensored 모델 ID를 사용하시면 됩니다.

API 키 보안

등록하고, 토큰을 검색한 후 엔드포인트 URL을 업데이트하세요. 설정이 완료되었습니다.

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