API 빠른 통합 가이드

인증 및 Base URL

AI API를 사용하려면 API 키와 올바른 베이스 URL이 필요합니다. 이메일과 비밀번호로 API 키 받기 페이지에 등록하여 키를 즉시 받으세요. 체험용 카드 등록이 필요하지 않습니다. OpenAI 호환 클라이언트에서 https://api.llmsincensura.com/v1 베이스 URL을 사용하세요. 인증은 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 헤더에 키를 보내서 수행합니다. 이 표준 방식은 이미 익숙한 도구와 함께 무검열 LLM을 사용할 수 있게 해줍니다.

제공할 모델은 uncensored입니다. 요청에 이 모델을 명시하세요. 복잡한 경로가 없으며 텍스트를 보내면 원시 텍스트를 받습니다. 특정 엔드포인트가 필요한 경우 채팅에는 이 하나만 필요하며 통합이 빠르고 매끄럽습니다.

엔드포인트 /v1/chat/completions

무검열 AI API의 핵심은 채팅 완료 엔드포인트입니다. 메시지 목록(시스템, 사용자, 어시스턴트)을 보내면 전체 응답을 받습니다. 이 직접적인 접근 방식은 다른 모델에서 흔히 발생하는 성인 또는 논쟁적인 주제에 대한 콘텐츠 거부 문제를 피합니다. JSON 구조는 OpenAI와 동일하여 다른 플랫폼에서 전환하기가 쉽습니다.

텍스트 전용 엔드포인트라는 점을 기억하세요. 임베딩이나 이미지 생성은 지원하지 않습니다. 시작하려면 curl로 간단한 요청을 보내 API 키가 작동하고 응답이 무검열로 도착하는지 확인해 보세요.

Copiarcurl https://api.llmsincensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python 통합

Python 개발자는 공식 openai 라이브러리를 사용해 URL을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 기존 도구 및 SDK 생태계를 활용할 수 있습니다. API 키와 base_url을 설정해 우리 서버를 가리키게 하세요. uncensored 모델은 최대 100,000 토큰의 컨텍스트를 유지하며 입력을 처리합니다.

이 설정은 빠른 필터 없는 응답이 필요한 자동화 스크립트나 백엔드 애플리케이션에 이상적입니다. 전용 GPU 서버 인프라로 인해 응답 속도가 일반적으로 빠릅니다.

Copiarfrom openai import OpenAI

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

Node.js 통합

JavaScript/Node 생태계에서도 통합은 매우 간단합니다. OpenAI SDK를 사용하고 Base URL을 덮어쓰세요. 이를 통해 웹 애플리케이션이나 Node 서버는 기존 코드 로직을 변경하지 않고도 제약 없는 AI를 사용할 수 있습니다. 오류 처리 및 프라미스는 다른 OpenAI 클라이언트에서 기대하는 방식과 정확히 동일하게 작동합니다.

이 모델은 GPT나 Claude가 아니라 이 서비스를 위해 특별히 조정된 오픈 웨이트 모델이라는 점을 기억하세요. 이는 필터 없는 동작의 일관성을 보장합니다. 운영 환경에서 키를 안전하게 유지하기 위해 환경 변수를 설정하세요.

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

SSE 스트리밍

요청에 stream: true을 설정하여 안정적인 스트리밍을 활성화하세요. 생성되는 대로 텍스트 조각을 받아 지각된 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 이는 사용자가 글자를 하나씩 보기를 기대하는 실시간 채팅 애플리케이션에 중요합니다.

스트리밍은 전체 응답과 동일한 비필터링 특성을 유지합니다. 이러한 청크는 클라이언트 또는 서버 측에서 처리하여 응답을 점진적으로 렌더링할 수 있습니다. 이는 무검열 AI 채팅의 힘을 인터랙티브 애플리케이션에서 보여주는 가장 좋은 방법입니다.

Copiarstream = 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)

한도 및 오류 처리

키당 분당 300개 요청 제한이 있습니다. 이 한도를 초과하면 429 오류가 발생합니다. 요청 본문에도 8 MB 제한이 있습니다. 키가 유효하지 않으면 401, 크레딧이 부족하면 402 오류가 발생합니다. 최대 컨텍스트는 프롬프트와 응답을 합쳐 100,000 토큰입니다.

엄격한 콘텐츠 제한은 미성년자 대상 성적인 콘텐츠 금지뿐이며 항상 적용됩니다. 다른 주제에 대해서는 모델이 매우 관대합니다. 통합을 빠르게 디버깅하려면 OpenAI의 표준 오류 코드를 참조하세요.