uncensored LLM API를 빠르게 통합하세요
수분 만에 에이전트를 uncensored AI 엔진에 연결하세요. 이 가이드는 베이스 URL 구성부터 스트리밍 응답 및 JSON 모드 처리까지 OpenAI 호환 API 설정을 다룹니다.
필수 조건 및 베이스 URL 구성
API 엔드포인트는 HTTPS://api.llmabliterated.cc/v1입니다. 이 베이스 URL은 모든 OpenAI 호환 클라이언트에서 작동합니다. 모델 라우팅이나 복잡한 게이트웨이를 관리할 필요가 없습니다. SDK를 이 주소로만 지정하면 됩니다. 전송할 모델 ID는 "uncensored"입니다. 이는 합법적인 성인용 콘텐츠 거부 없이 답변하도록 튜닝된 오픈 웨이트 모델입니다. GPT, Claude 또는 기타 벤더 모델이 아닙니다.
인증 및 API 키 설정
대시보드에서 키를 생성하세요. "Google로 계속" 또는 이메일 + 비밀번호 옵션을 사용하세요. 키가 즉시 표시됩니다. 이를 Authorization header 또는 api_key SDK에서 변수를 설정하세요. 키를 안전하게 보관하세요. 유효하지 않은 키는 401 오류를 반환합니다. 회원가입 시 전화번호가 필요하지 않습니다.
curl https://api.llmabliterated.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this python snippet"}]
}'
첫 채팅 완료 요청 보내기
/v1/chat/completions으로 POST 요청을 전송하세요. API 키와 모델 ID를 포함하세요. 시스템은 텍스트 입력 및 텍스트 출력 방식을 처리합니다. 다음과 같은 매개변수를 설정할 수 있습니다. temperature 또는 top_p. 기본 컨텍스트 윈도우는 100,000 토큰입니다. 여기에는 프롬프트와 완성이 모두 포함됩니다. 최대 출력은 달리 지정하지 않는 한 16,000 토큰입니다. 오류와 거부는 무료입니다. 성공적인 토큰 사용에만 지불합니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmabliterated.cc/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)
실시간 출력을 위한 스트리밍 응답 구성
stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: trueAPI는 Server-Sent Events(SSE)를 반환합니다. 각 청크에는 부분 텍스트가 포함됩니다. 마지막 청크에는 토큰 사용량 데이터가 포함됩니다. 이는 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. 클라이언트 또는 서버 측에서 스트림을 구문 분석할 수 있습니다. 스트리밍은 가격 책정에 영향을 미치지 않습니다. 스트리밍 여부와 관계없이 사용된 총 토큰에 대해 요금이 부과됩니다.
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)
JSON 모드 및 함수 호출 활성화
사용 response_format: {"type": "json_object"} 엄격한 JSON 출력을 위해 함수 호출을 활성화하려면 다음을 제공하세요. tools 배열입니다. 모델은 다음을 지원합니다. tool_choice 자동 또는 특정 함수 선택에 대해. 이를 통해 에이전트가 사용자 입력에 따라 작업을 실행할 수 있습니다. JSON 모드는 예측 가능한 구문 분석을 보장합니다. 함수 호출은 수동 정규식 추출 없이 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmabliterated.cc/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);
rate limits 및 요청 제약 이해하기
키당 분당 300회 요청으로 제한됩니다. 동시에 8개의 동시 요청을 가질 수 있습니다. 최대 요청 본문 크기는 8MB입니다. 속도 제한을 초과하면 429 오류가 발생합니다. 크레딧이 없으면 402 오류가 발생합니다. 유효하지 않은 키는 401을 반환합니다. 크레딧은 만료되지 않습니다. 언제든지 암호화폐로 충전할 수 있습니다. 월 구독료가 없습니다. 사용한 만큼만 지불하세요.
지원 Q&A
개발자를 위한 최고의 무검열 LLM은 무엇인가요?
API의 uncensored 모델은 직접적이고 필터링 없는 출력에 최적화되었습니다. 함수 호출과 JSON 모드를 지원합니다. 일반적인 래퍼가 아닌 튜닝된 오픈 가중치 모델입니다. 거부 없이 높은 준수성이 필요한 에이전트에 사용하세요.
내 애플리케이션에서 속도 제한을 어떻게 처리하나요?
429 응답에 대해 지수 백오프를 구현하세요. 분당 300개의 요청이 허용됩니다. 스로틀링을 피하기 위해 사용량을 모니터링하세요. API는 속도 제한 및 인증 문제와 관련된 명확한 오류 코드를 반환합니다.
컨텍스트 윈도우는 긴 문서에 충분히 큰가요?
예, 컨텍스트 윈도우는 100,000 토큰입니다. 여기에는 프롬프트와 컴플리션이 모두 포함됩니다. 긴 문서를 보내고 상세한 응답을 받을 수 있습니다. 요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다.
키를 획득하세요
등록하고, 토큰을 검색한 후 클라이언트를 새 엔드포인트에 연결하세요. 설정이 완료되었습니다.