무제한 API 문서

인증 및 Base URL

API 키는 모든 요청을 인증합니다. 표준 OpenAI SDK와 함께 기본 URL HTTPS://api.uncensores.cc/v1을 사용하세요. 모델 식별자는 "uncensored"입니다. Authorization 헤더에 Bearer 토큰으로 키를 전달하세요. 대시보드에서 Google 또는 이메일을 통해 키를 생성할 수 있습니다. 각 계정은 이전 키를 대체하는 하나의 활성 키를 보유합니다.

Copycurl https://api.uncensores.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten python libraries for data science"}]
  }'

모든 요청에 model 필드를 포함해야 합니다. 엔드포인트는 대화 기록을 포함하는 messages 배열을 기대합니다. 키가 없거나 유효하지 않으면 API는 401 오류를 반환합니다. 이는 인증된 사용자만 선불 크레딧을 소비하도록 보장합니다.

Chat Completions 엔드포인트

POST 요청을 /v1/chat/completions으로 보내 텍스트 생성을 수행합니다. 이 엔드포인트는 표준 대화형 프롬프트를 처리하고 구조화된 텍스트 응답을 반환합니다. 임베딩이나 이미지 생성은 지원되지 않습니다. 모델을 안내하기 위해 시스템, 사용자, 어시스턴트 메시지를 제공합니다. 모델은 choices 배열 내에 원시 텍스트 콘텐츠로 응답합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

기본 URL과 키로 클라이언트를 초기화합니다. 원하는 역할과 내용을 가진 메시지 목록을 정의합니다. chat.completions.create 메서드를 실행합니다. 응답 객체에는 생성된 텍스트와 사용량 통계가 포함됩니다. 이 직접적인 접근 방식은 NSFW 또는 창작 글쓰기 작업의 라우팅 복잡성을 제거합니다.

SSE를 사용한 스트리밍 응답

요청에서 stream을 true로 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 토큰이 사용 가능해질 때 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 이는 긴 출력의 지각된 지연 시간을 줄입니다. 각 청크에는 응답의 부분 델타가 포함됩니다. 최종 텍스트를 복원하려면 이러한 델타를 누적해야 합니다.

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)

최종 청크에는 요청에 대한 전체 사용량 통계가 포함되어 있습니다. 이를 통해 토큰 소모량을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 스트리밍은 사용자가 즉각적인 피드백을 기대하는 채팅 인터페이스에 이상적입니다. uncensored 모델의 출력 형식과 원활하게 작동합니다.

함수 호출 및 JSON 모드

API는 tools 매개변수를 통해 함수 호출을 지원합니다. 요청에 함수 스키마를 정의하고 tool_choice를 auto 또는 특정 이름으로 설정합니다. 모델은 일반 텍스트 대신 응답에서 함수 호출을 반환합니다. response_format을 json_object로 설정하여 JSON 출력을 강제할 수 있습니다. 이는 자동화 워크플로우의 예측 가능한 파싱을 보장합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

tools 배열에서 도구 정수를 전달합니다. 모델은 입력에 따라 적절한 함수를 선택합니다. 응답에서 함수 이름과 인수를 받습니다. 이 기능은 추가 엔드포인트 없이 표준 채팅 완료와 함께 작동합니다. 구조화된 데이터 추출이나 에이전트와 유사한 동작에 사용하세요.

파라미터: Temperature, Top-P, Seeds

무작위성을 제어하기 위해 temperature를 조정하세요. 1보다 높은 값은 창의성을 높이고, 1보다 낮은 값은 출력을 더 결정론적으로 만듭니다. top_p를 사용하여 샘플링을 상위 확률 질량으로 제한하세요. 동일한 요청 간에 재현 가능한 결과를 위해 seed를 설정하세요. 이러한 파라미터를 통해 uncensored 모델의 출력 스타일을 미세 조정할 수 있습니다.

특정 문자열에서 생성을 중단하기 위해 stop 시퀀스를 사용할 수도 있습니다. presence_penalty와 frequency_penalty는 반복을 줄이는 데 도움이 됩니다. 기본 온도는 1.0입니다. 이러한 설정을 조정하면 역할극이나 기술 문서 작성에 최적화할 수 있습니다. 각 요청은 이러한 표준 OpenAI 호환 매개변수를 지원합니다.

토큰 제한 및 컨텍스트 윈도우

컨텍스트 창은 프롬프트와 완료를 합해 총 100,000개의 토큰을 지원합니다. 요청당 최대 16,000개의 토큰을 출력할 수 있습니다. max_tokens를 생략하면 기본값은 2,048개 토큰입니다. 이 제한은 입력과 출력을 합친 것에 적용됩니다. 본문 크기가 8 MB를 초과하는 요청은 실패합니다. API는 분당 300개의 요청에 대한 속도 제한을 적용합니다. 키당 동시 요청 수는 8개로 제한됩니다. 402(크레딧 없음) 또는 429(속도 제한)와 같은 오류는 명확한 피드백을 제공합니다. 사용하지 않은 크레딧은 만료되지 않으므로 실제 사용량에 대해서만 지불하면 됩니다.