Uncensored LLM API 빠른 시작

Base URL 및 인증

모든 요청의 base URL은 https://api.storyunfiltered.com/v1. API 키를 다음에 추가하세요: Authorization header에 Bearer 토큰으로 설정합니다. 각 계정당 하나의 활성 키가 생성되며, 이를 교체하면 이전 키가 무효화됩니다. 가입 시 전화번호가 필요 없으며, Google 또는 이메일 자격 증명으로 인증하여 키를 즉시 가져올 수 있습니다.

예시 헤더:

• Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

첫 번째 요청

POSTリクエストを送信 /v1/chat/completions 모델 ID uncensoredAPI는 다음과 같은 표준 매개변수를 허용합니다. temperature 및 stop. 응답은 생성된 텍스트를 포함하는 JSON 형식으로 반환됩니다. message.content 필드입니다.

예시 요청:

• model: uncensored
• messages사용자/어시스턴트 메시지 배열

모델 리스팅 및 구성

GET 요청을 보내어 사용 가능한 모델을 검색하세요. /v1/models. 사용 가능한 모델은 uncensored, 무제한 콘텐츠를 위해 튜닝된 오픈 가중치 모델입니다. 함수 호출, JSON 모드 및 서버 전송 이벤트(SSE)를 통한 스트리밍을 지원합니다. 다음과 같은 매개변수를 구성하세요. top_p 및 seed 출력 다양성을 제어합니다.

예시 응답:

• id: uncensored
• object: model

SSE를 사용한 스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 서버 전송 이벤트 스트림을 반환하며, 각 청크에는 부분 응답이 포함됩니다. 마지막 청크에는 청구를 위한 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이 방식은 장문 콘텐츠 생성의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다.

예시 스트림:

• event: message
• data: JSON chunk with delta 콘텐츠

Tool Calling and JSON Mode

을 사용하세요 tools 애플리케이션을 위한 함수 스키마를 정의합니다. 모델은 적절한 경우 구조화된 도구 호출을 반환합니다. 엄격한 JSON 출력을 위해 response_format 수신하여 {"type": "json_object"}응답이 추가적인 마크다운 형식 없이 유효한 JSON임을 보장합니다. 다음 같은 매개변수는 tool_choice 특정 도구 사용을 강제할 수 있습니다.

예시 도구 스키마:

• name: get_weather
• description: Get current weather

토큰 제한 및 속도 제한

컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 결과물을 합쳐 최대 100,000개의 토큰을 지원합니다. 요청당 최대 출력은 16,000개 토큰이며, 지정하지 않을 경우 max_tokens 설정되지 않음). 속도 제한은 분당 300회 요청과 키당 8개의 동시 요청입니다. 요청 본문은 8 MB를 초과할 수 없습니다. 오류와 거부는 크레딧을 소모하지 않습니다.

예시 제한:

• max_tokens: 16,000
• rate_limit: 300 RPM

cURL

Copycurl https://api.storyunfiltered.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?"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.storyunfiltered.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

스트리밍

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)