코드 3줄로 연결

Base URL 및 모델 ID

첫 단계는 클라이언트를 서버에 연결하는 것입니다. 사용하세요 https://api.openaiapialternatives.com/v1 베이스 URL로 사용하고 모델 ID를 다음으로 설정하세요. uncensored. 이 단일 엔드포인트는 임베딩이나 오디오에 대한 추가 구성 없이 모든 채팅 완료를 처리합니다. 시스템이 활성화되어 요청을 준비했는지 확인하려면 models 엔드포인트에 접근하세요.

인증 헤더

API 키를 다음에 보내세요 Authorization Bearer 스키마를 사용한 헤더입니다. 전화번호 없이 키 페이지에서 Google 또는 이메일을 통해 키를 즉시 생성하세요. 이 키는 선불 크레딧 잔액에 대한 접근 권한을 제공하므로 안전하게 보관하세요. 분실 시 이전 활성 키를 즉시 대체할 새 키를 생성하세요.

표준 채움 완료

표준 POST 요청을 /v1/chat/completions 메시지 배열을 사용합니다. 우리 모델은 텍스트로 직접 응답하며, 다음과 같은 매개변드를 지원합니다. temperature 및 top_p 제어를 위해. 유효하지 않은 키의 경우 401 오류가 발생하고, 크레딧이 부족할 경우 402 오류가 발생합니다. 구조화된 출력을 위해 JSON 모드를 사용하거나 대화형 흐름에는 일반 텍스트를 사용하세요.

스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청 페이로드에 포함됩니다. 모델이 텍스트를 생성하는 동안 서버 전송 이벤트(SSE) 청크를 받게 됩니다. 마지막 청크에는 청구 정확도를 위한 총 토큰 사용량이 포함됩니다. 이 접근 방식은 uncensored 모델로부터 장문 답변을 기다리는 동안에도 UI가 반응성을 유지하도록 합니다.

함수 호출 도구

요청에 도구를 정의하여 모델이 구조화된 데이터를 출력하도록 하세요. 다음을 전달하세요 tools 함수 정의가 있는 배열이며, 모델은 적절한 경우 도구 호출을 반환합니다. 특정 도구 사용을 강제할 수 있습니다. tool_choice 또는 모델이 결정하도록 하세요. 이 기능은 에이전트 워크플로우를 위한 표준 OpenAI SDK와 원활하게 작동합니다.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트

컨텍스트 윈도우는 총 100,000 토큰을 지원하며 요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 속도 제한은 분당 300개 요청, 키당 동시 요청 8개로 제한됩니다. 429 오류가 발생하면 지수 백오프를 구현하십시오. 크레딧이 고갈되면 요청이 적절히 실패하며, 미사용 선불 크레딧은 만료되지 않습니다.

cURL

Copycurl https://api.openaiapialternatives.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Translate the following French code comments to English."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openaiapialternatives.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openaiapialternatives.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

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)