빠른 시작: 무검열 api 통합하기

필수 조건: SDK 및 환경 변수

선호하는 SDK를 설치하고 환경 변수에 자격 증명을 설정하세요. 당사 서비스는 표준 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용하므로 기존 클라이언트 라이브러리는 수정 없이 작동합니다. 대시보드에서 API 키와 요청용 기본 URL만 있으면 됩니다. 기본 통합을 위해 복잡한 래퍼나 사용자 정의 헤더가 필요하지 않습니다.

Copycurl https://api.claudecostpermilliontokens.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current cost per million tokens for the Pro model?"}]
  }'

환경 변수가 스크립트 실행 전에 올바르게 내보내졌는지 확인하세요. 이 접근 방식은 인증을 안전하게 유지하고 다양한 배포 환경 간에 코드의 이식성을 보장합니다.

베이스 URL을 사용한 클라이언트 인스턴스화

클라이언트 라이브러리가 기본 제공자 엔드포인트 대신 우리의 base URL을 가리키도록 설정하세요. 제공된 base URL과 API 키를 사용하여 연결을 초기화하세요. 이 간단한 변경으로 모든 트래픽이 표준 SDK 메서드와의 호환성을 유지하면서 uncensored 모델로 라우팅됩니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

사용 가능한 모델을 나열하여 연결을 확인하세요. 이 단계는 실제 프롬프트나 데이터를 보내기 전에 클라이언트가 우리 인프라에 올바르게 라우팅되었음을 확인합니다.

첫 채팅 완료 요청 보내기

모델 ID를 사용하여 표준 채팅 완료 요청을 보내세요 uncensored. 이 모델은 합법적인 성인 사용에 대한 콘텐츠 거부 없이 텍스트 입력과 출력을 처리합니다. 메시지 전달, 온도 설정 및 기타 파라미터 정의는 다른 OpenAI 호환 엔드포인트와 동일하게 수행할 수 있습니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

생성된 텍스트와 토큰 사용량을 확인하세요. 이는 통합이 올바르게 작동하고 모델이 프롬프트에 예상대로 응답하고 있음을 확인합니다.

ストリーミングレスポンスとトークンの処理

요청에서 stream 파라미터를 true로 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 생성되는 대로 텍스트 청크를 반환하여 실시간으로 출력을 표시할 수 있게 합니다. 각 청크에는 최종 청크에 토큰 사용량 데이터가 포함되어 소비량을 정확하게 추적하는 데 도움이 됩니다.

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)

낮은 지연 시간을 유지하기 위해 각 청크를 효율적으로 처리합니다. 이 방법은 즉각적인 피드백이 중요한 채팅 인터페이스나 실시간 코드 생성 도구와 같은 애플리케이션에 이상적입니다.

function calling 및 JSON 모드 사용

구조화된 출력을 위해 함수 호출과 JSON 모드를 활용하세요. 애플리케이션에서 일관된 파싱을 보장하기 위해 응답 형식을 JSON으로 설정하세요. 도구도 정의하고 도구 선택을 지정하여 모델의 출력 동작을 안내할 수도 있습니다.

temperature, top_p, stop 시퀀스와 같은 파라미터를 통해 응답 스타일을 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 기능을 사용하여 모델을 기존 워크플로우에 원활하게 통합하세요.

인증 및 제한 사항 관리

API 키는 모든 요청을 인증합니다. 401 오류는 유효하지 않은 키를, 402 오류는 잔액 부족을 나타냅니다. 속도 제한은 분당 300회 요청 및 키당 최대 8개의 동시 요청으로 제한됩니다. 컨텍스트 창은 최대 100,000 토큰을 지원하며, 요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다.

중단을 방지하려면 사용량을 모니터링하세요. 처리 중 오류는 무료이므로 토큰 소비를 걱정하지 않고 요청을 재시도할 수 있습니다. 키를 안전하게 보관하고 필요시 대시보드를 통해 교체하세요.