OpenAI-compatible API 문서

빠른 시작: 첫 번째 요청 보내기

Google 또는 이메일로 가입하여 API 키를 즉시 받으세요. 사용하려면 uncensored 창작물, 보안 연구 또는 성인 콘텐츠를 위해 제한 없는 텍스트를 생성하려면 모델 ID를 사용합니다. API는 POST /v1/chat/completions.

Copycurl https://api.ianoncensure.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 libraries for async python"}]
  }'

새로운 계정에는 즉시 접근 권한이 부여됩니다. 기본 URL은 HTTPS://api.ianoncensure.com/v1입니다. 프로덕션 워크플로우에 통합하기 전에 연결을 보장하기 위해 엔드포인트를 테스트할 수 있습니다.

엔드포인트: chat/completions 및 모델

두 가지 간단한 엔드포인트를 통해 모델과 상호작용합니다: POST /v1/chat/completions 생성 및 GET /v1/models 메타데이터를 위해. 이 API는 여러 벤더 간의 라우팅 레이어가 아닌 하나의 특정 검열 없는 대규모 언어 모델을 제공합니다. 복잡한 모델 선택을 관리할 필요가 없습니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

요청은 텍스트 입력, 텍스트 출력 방식으로 처리됩니다. 임베딩, 이미지 생성 또는 오디오 엔드포인트가 없습니다. 이 두 경로에 집중하여 클라이언트 라이브러리를 단순하게 유지하세요. 모델 ID는 항상 uncensored.

파라미터: temperature, top_p 및 기타

temperature로 창의성을 제어하십시오 temperature 및 top_p 매개변수입니다. presence_penalty 및 frequency_penalty 반복을 줄입니다. 사용 seed 테스트 중 결정론적 출력을 위해. 이 모델은 stop 특정 마커에서 생성을 중단하기 위한 시퀀스.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ianoncensure.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 출력 스타일을 미세 조정합니다. 높은 온도 값은 더 다양한 응답을 생성하는 반면, 낮은 값은 일관성을 보장합니다. 모든 파라미터는 표준 OpenAI 규약을 따르므로 마이그레이션이 용이합니다.

SSE를 통한 스트리밍 응답

다음 설정하여 실시간 출력 활성화 stream: trueAPI는 생성된 각 토큰에 대해 Server-Sent Events(SSE)를 반환합니다. 이는 장문 콘텐츠 대기 사용자의 지각된 지연을 줄입니다. 마지막 청크에는 과금을 위한 총 토큰 사용량이 포함됩니다.

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)

스트리밍은 채팅 인터페이스에 필수적입니다. 모델이 계속 처리하는 동안 즉각적인 피드백을 제공합니다. 클라이언트에서 SSE 스트림을 처리하여 토큰이 도착하는 대로 표시하십시오.

JSON 모드 및 함수 호출

response_format을 사용하여 구조화된 출력을 강제합니다. response_format: {"type": "json_object"}모델이 유효한 JSON을 반환하여 하류 시스템과의 통합에 필수적임을 보장합니다. 함수 호출을 통해 모델은 스키마에 정의된 도구를 실행할 수 있습니다.

사용 tools 및 tool_choice 모델의 동작을 안내합니다. 이 기능은 사후 처리 없이 복잡한 워크플로를 가능하게 합니다. API는 도구 실행 로직을 효율적으로 처리합니다.

속도 제한 및 오류 처리

각 API 키는 분당 300개의 요청과 8개의 동시 요청으로 제한됩니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다. 오류는 표준 HTTP 코드를 반환합니다: 유효하지 않은 키는 401, 크레딧 부족은 402, 속도 제한은 429입니다. 오류와 거부는 토큰을 소모하지 않습니다.

컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 컴플리션에 대해 100,000개의 토큰을 지원합니다. 요청당 최대 출력은 16,000개 토큰입니다. 설정 max_tokens 한도를 초과하지 않도록 명시적입니다. 사용하지 않은 크레딧은 만료되지 않습니다.