몇 분 안에 Uncensored LLM 통합

Base URL 및 인증

전용 베이스 URL과 유효한 API 키를 사용하여 uncensored 모델로 요청을 라우팅하세요. 엔드포인트는 HTTPS://api.gptnorestrictions.com/v1입니다. Authorization 헤더에 Bearer 토큰으로 키를 전달하세요. 이 설정은 base_url 매개변수를 재정의하여 모든 OpenAI SDK와 호환됩니다. 계정당 활성 키는 하나이며, 대시보드에서 생성합니다. 전화번호 없이 이메일 또는 Google 로그인만으로 가입할 수 있습니다.

첫 번째 완성 요청 보내기

/v1/chat/completions으로 시스템 메시지 및 사용자 메시지를 포함하여 POST 요청을 전송하세요. 모델 ID는 "uncensored"입니다. 이는 합법적인 성인 주제에 대한 콘텐츠 필터 없이 텍스트 응답을 반환합니다. 다음 curl 명령어로 연결성을 즉시 테스트할 수 있습니다:

Copycurl https://api.gptnorestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the five core components of a standard REST API."}]
  }'

YOUR_API_KEY를 생성된 키로 교체하세요. 응답에는 정확한 과금을 위한 토큰 사용 세부 정보가 포함됩니다. 401 오류는 유효하지 않은 키를 의미하며, 402는 크립토를 통해 크레딧을 충전해야 함을 의미합니다.

Python SDK 통합

원활하게 상호작용하려면 공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하세요. 기본 URL을 우리 엔드포인트로 설정하고 API 키를 제공하세요. "uncensored" 모델은 temperature와 top_p과 같은 표준 매개변수를 지원합니다. 이렇게 하면 애플리케이션에 대한 친숙한 코드 구조를 활용할 수 있습니다. 다음은 최소 설정입니다:

Copyfrom openai import OpenAI

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

생성된 텍스트를 추출하기 위해 응답 객체를 처리하세요. 이 접근 방식은 기존 OpenAI 클라이언트와의 호환성을 유지하면서 제한 없는 콘텐츠 생성을 제공합니다.

Node SDK 구성

표준 OpenAI npm 패키지를 사용하여 Node.js 애플리케이션에 당사 API를 통합하세요. 요청을 수행하기 전에 기본 URL과 API 키를 구성하세요. uncensored 모델은 표준 채팅 완료 호출에 응답합니다. 이를 통해 기존 로직을 대대적으로 수정하지 않고도 작동합니다. 클라이언트를 다음과 같이 초기화하세요:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

메시지와 함께 chat.completions.create 메서드를 호출하세요. 응답에는 LLM이 생성한 콘텐츠가 제공됩니다. 이 메서드는 신뢰할 수 있는 uncensored 텍스트 생성이 필요한 서버 측 애플리케이션에 이상적입니다.

ストリーミングレスポンスの処理

요청에서 stream을 true로 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 증분 텍스트 청크를 포함하는 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 이는 애플리케이션과 상호작용하는 사용자의 지각된 지연 시간을 개선합니다. 토큰 사용 세부 정보는 최종 청크에 포함됩니다. 스트림을 처리하려면 다음 코드를 사용하세요:

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)

콘텐츠 부분을 축적하여 완전한 응답을 구성하세요. 이 방법은 실시간 채팅 인터페이스에 효율적입니다. 전체 완료가 완료될 때까지 기다리지 않고 생성되는 대로 텍스트를 표시할 수 있습니다.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트 윈도우

API는 프롬프트와 완료를 합쳐 100,000개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 분당 최대 300회 요청 및 키당 최대 8개의 동시 요청으로 제한됩니다. 이 한도를 초과하면 429 오류가 발생합니다. 일반적인 오류로는 유효하지 않은 키에 대한 401, 잔액 부족에 대한 402가 있습니다. 8MB 미만의 요청이 허용됩니다. 오류 및 거부는 크레딧을 소모하지 않습니다. 이는 성공적인 토큰 사용에 대해서만 지불함을 의미합니다. 사용량 대시보드를 모니터링하여 한도를 관리하세요.