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Base URL 및 인증

SDK를 당사 호스팅 엔드포인트에 연결하세요. 기본 URL을 사용하세요 https://api.chatgptsenzafiltri.com/v1 API 키를 Authorization 이렇게 하면 클라이언트 코드는 표준 OpenAI 구현과 동일하게 유지되면서 요청이 비검열 모델로 라우팅됩니다.

Copycurl https://api.chatgptsenzafiltri.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France"}]
  }'

Google 또는 이메일로 키에 가입하세요. 전화번호가 필요 없으며 키가 즉시 생성됩니다. 계정당 활성 키는 하나만 필요합니다.

첫 번째 요청

POSTリクエストを送信 /v1/chat/completions 모델 ID uncensored. 이 엔드포인트는 텍스트 입력을 받아 합법적인 성인 사용에 대한 콘텐츠 거부 없이 제한된 텍스트 출력을 반환합니다. 다음과 같은 매개변수를 조정할 수 있습니다. temperature 및 top_p 창의성을 제어합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

이 모델은 당사 서버에서 실행됩니다. GPT, Claude 또는 기타 벤더 모델이 아닙니다. 주요 벤더 API에서 흔히 발견되는 도덕적 가드레일 없이 단순히 답변합니다.

Node SDK 통합

베이스 URL을 구성하여 공식 Node SDK를 사용하세요. 이는 기존 도구 및 라이브러리와의 호환성을 보장합니다. API는 다음을 포함한 표준 파라미터를 지원합니다. stop, seed, presence_penalty, 그리고 frequency_penalty.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

오류 및 거절은 무료이므로 실제 토큰 사용량에 대해서만 요금이 청구됩니다. 선불 크레딧은 만료되지 않으므로 필요할 때마다 충전할 수 있습니다.

SSE를 통한 스트리밍 응답

스트리밍을 활성화하려면 stream true로 설정하세요. 실시간 토큰 전달을 위해 서버 전송 이벤트(SSE)를 받습니다. 마지막 청크에는 요청의 전체 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)

이것은 지연 시간이 중요한 채팅 인터페이스에 이상적입니다. 컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 완료를 합쳐 100,000개의 토큰을 지원하여 긴 대화도 유지됩니다.

JSON 모드 및 함수 호출

사용 response_format: {"type": "json_object"} 엄격한 JSON 출력을 위해 함수 호출(도구)은 완전히 지원되며, 비검열 LLM을 자동화 워크플로우에 통합할 수 있습니다. 도구 선택 및 도구 매개변수는 OpenAI API에서 작동하는 방식과 정확히 동일합니다.

이 기능 세트는 벤더 제약 없이 구조화된 데이터나 도구 실행이 필요한 프로덕션 애플리케이션을 위한 실행 가능한 대체재로 만듭니다.

속도 제한 및 제약 조건

키당 분당 300회 요청, 동시 요청 8개로 제한됩니다. 요청 본문 크기는 8MB를 초과할 수 없습니다. 이러한 제한은 남용을 방지하면서 대부분의 개발자에게 안정적인 성능을 보장합니다.

401은 잘못된 키를, 402는 크레딧 부족을, 429는 속도 제한 초과를 나타냅니다. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000 토큰입니다. 최대 출력은 요청당 16,000 토큰이며, 설정하지 않을 경우 2,048 토큰입니다. max_tokens.