uncensored LLM API 통합

필수 조건 및 SDK 설치

엔드포인트와 통신하려면 선호하는 언어의 공식 SDK를 설치하세요. Python 3.7+ 또는 Node.js 18+ 환경과 활성 API 키가 필요합니다. 클라이언트 라이브러리는 직렬화 및 재시도 로직을 자동으로 처리합니다. 이는 다양한 부하 조건 하에서도 통합이 안정적으로 유지되도록 보장합니다.

필요 버전: Python openai>=1.0.0 또는 Node [email protected]이러한 패키지는 현대적인 스트리밍 및 도구 호출 인터페이스를 지원합니다.

Base URL 설정

트래픽을 올바르게 라우팅하기 위해 특정 기본 URL로 SDK 클라이언트를 설정하세요. 이는 표준 OpenAI 엔드포인트가 아닌 무장비 모델에 연결되도록 보장합니다. 기본 URL은 https://api.iasenzacensura.com/v1.

클라이언트 초기화 코드에서 기본 URL을 구성하세요. 이 단일 변경으로 모든 후속 호출이 당사 인프라로 리디렉션됩니다. 호출하여 연결을 확인할 수 있습니다. GET /v1/models 를 확인합니다. uncensored 모델 ID입니다.

API 키 인증

의 API 키를 전달 Authorization 모든 요청에 대한 header. 다음 형식을 사용하세요 Bearer YOUR_API_KEY 신원을 인증합니다. 키는 Google 또는 이메일로 가입한 직후 생성됩니다.

키는 안전하게 보관하세요. 이 키는 선불 크레딧에 대한 접근 권한을 부여합니다. 키를 분실한 경우 대시보드에서 새 키를 생성하세요. 이전 키는 즉시 무효화됩니다. 이렇게 하면 사용되지 않은 잔액이 무단 사용으로부터 보호됩니다.

채팅 완료 요청 보내기

a 보내기 POST 요청 /v1/chat/completions 프롬프트와 모델 ID를 사용합니다. 모델 ID는 uncensored. 이는 합법적인 성인 사용에 대한 콘텐츠 거부 없이 텍스트 응답을 반환합니다.

Copycurl https://api.iasenzacensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 Python web frameworks"}]
  }'

응답에는 토큰 사용 통계가 포함됩니다. 입력 토큰은 백만 개당 $0.15, 출력 토큰은 백만 개당 $0.50입니다. 오류는 크레딧을 소모하지 않으므로 테스트 단계 동안 잔액을 보호합니다.

ストリーミングレスポンスの処理 (SSE)

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청 본문에 포함하세요. 이 기능은 실시간 토큰 전송을 위한 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 생성되는 대로 부분 토큰을 받아 지각된 지연 시간을 크게 줄입니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

각 청크에는 부분 텍스트와 사용 데이터가 포함됩니다. 마지막 청크에는 요청의 총 토큰 수가 포함됩니다. 이러한 이벤트를 파싱하여 UI를 점진적으로 업데이트합니다. 이는 사용자가 즉각적인 피드백을 기대하는 채팅 인터페이스에 이상적입니다.

매개변수 및 도구 구성

temperature, top_p, response_format과 같은 표준 매개변수를 사용하여 생성 동작을 사용자 정의합니다. temperature, top_p, 그리고 stop설정 response_format 수신하여 {"type": "json_object"} 구조화된 출력을 위해. 함수 호출을 활성화하려면 tools 배열입니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

이 파라미터들은 무작위성과 구조를 제어합니다. 높은 온도 값은 창의성을 높이고, 낮은 값은 정밀도를 향상시킵니다. 도구 정의는 모델이 외부 함수를 동적으로 호출할 수 있게 하여 외부 파싱 로직 없이 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다.

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)