API 문서
인증, 엔드포인트, 스트리밍 및 파라미터를 다루는 제한 없는 LLM API를 시작하세요. 이 가이드는 제한 없는 AI 프로젝트를 위한 것입니다.
인증 및 Base URL
API 키는 모든 요청을 인증합니다. 기본 URL https://api.modelsaiunrestricted.com/v1 모든 호출에 사용됩니다. Google 또는 이메일을 통해 API 키 페이지에서 키를 생성하십시오. 시스템은 유효하지 않은 키를 401 오류로 거부합니다. 키를 안전하게 보관하십시오.
채팅 완료 엔드포인트
다음으로 메시지 전송 uncensored 모델을 POST /v1/chat/completions을 통해 사용합니다. 이 엔드포인트는 텍스트 입력을 처리하고 텍스트 출력을 반환합니다. 완전히 OpenAI 호환입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.modelsaiunrestricted.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)공식 OpenAI SDK 또는 호환 가능한 클라이언트를 사용하세요. model ID를 uncensored. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000 토큰을 지원합니다. 최대 출력은 요청당 16,000 토큰입니다. 오류와 거부는 토큰을 소모하지 않습니다.
스트리밍 응답
서버 전송 이벤트(SSE)를 사용하여 실시간으로 토큰을 받습니다. 스트리밍을 활성화하려면 설정하세요 stream: true 요청에 포함됩니다. 이는 긴 응답의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다.
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)마지막 청크에는 완전한 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 스트림을 파싱하여 생성되는 대로 토큰을 표시하세요. 이는 채팅 인터페이스에 이상적입니다. 나중에 전체 텍스트를 조립해야 하는 경우 출력을 버퍼링하세요.
파라미터: Temperature & Top P
temperature로 창의성을 제어하십시오 temperature 및 다양성을 top_p낮은 값은 출력을 더 결정론적으로 만듭니다. 높은 값은 더 많은 변형을 도입합니다.
기본 temperature는 1.0입니다. 기본 top_p는 0.9입니다. 역할극이나 사실 기반 작업에 맞게 조정하십시오. 또한 설정할 수 있습니다 seed 재현 가능한 결과를 위해 사용하세요. stop 생성을 조기에 중단하기 위한 시퀀스.
잘못된 매개변수는 400 오류를 반환합니다. 유효한 범위 스키마를 확인하세요.
함수 호출 & JSON 모드
신뢰할 수 있는 데이터 추출을 위해 구조화된 출력을 사용하세요. JSON 모드를 다음과 함께 활성화 response_format: {"type": "json_object"}. 모델은 엄격하게 유효한 JSON을 반환합니다. 이는 코드 내 구문 분석 오류를 방지합니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelsaiunrestricted.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);다음에 도구를 정의하세요 tools 파라미터입니다. 사용 tool_choice 특정 함수를 강제합니다. 이는 표준 채팅 완료와 함께 작동합니다. 동적 앱을 위해 스트리밍과 함수 호출을 결합하세요.
제한 사항, 오류 및 & 컨텍스트
속도 제한은 키당 분당 300개의 요청입니다. 동시성은 동시에 8개의 요청으로 제한됩니다. 요청 본문은 8MB 미만이어야 합니다. 이를 초과하면 429 오류가 발생합니다.
잔액 부족 시 402 오류가 반환됩니다. 크레딧을 추가하여 계속하세요. 100,000 토큰 컨텍스트 창에는 프롬프트와 완료 텍스트가 모두 포함됩니다. 경미한 성적인 콘텐츠에 대한 거부 응답은 무료입니다. 잔액은 만료되지 않습니다.
cURL
curl https://api.modelsaiunrestricted.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List the top five open source models for local inference."}]
}'자주 묻는 질문
제한 없는 AI API의 베이스 URL은 무엇인가요?
기본 URL은 HTTPS://api.modelsaiunrestricted.com/v1입니다. base_url 구성을 업데이트하여 표준 OpenAI SDK에서 작동합니다. 이 URL은 모든 채팅 완료 및 모델 메타데이터 요청을 처리합니다.
Python에서 스트리밍 응답을 어떻게 처리하나요?
클라이언트 요청에서 stream=True를 설정합니다. API는 Server-Sent Events(SSE)를 반환합니다. 스트림을 파싱하여 생성되는 토큰에 접근하세요. 마지막 청크에는 총 토큰 사용량이 포함됩니다.
요율 제한에 도달하면 어떻게 되나요?
429 Too Many Requests 오류가 발생합니다. 키당 분당 제한은 300회입니다. 재시도 전 잠시 기다리세요. 키당 동시 요청 수도 8개로 제한됩니다.
API 키 보안
가입하고, 토큰을 가져온 후, 엔드포인트를 업데이트하세요. 완료.