빠른 시작: 무검열 LLMs API 통합하기

필수 조건: SDK 및 환경 변수

원하는 언어용 공식 OpenAI SDK를 설치하세요. 당사는 모든 표준 클라이언트와 호환되는 호스팅된 OpenAI 호환 채팅 완료 API를 제공합니다. 다음 두 가지 환경 변수를 구성해야 합니다: OPENAI_API_KEY 및 OPENAI_BASE_URL.

이 서비스의 기본 URL은 HTTPS://api.llmsunrestricted.com/v1입니다. 이 URL은 요청이 비검열 인프라에 도달하도록 보장합니다. API 키는 사전 결제된 크레딧 계정을 인증합니다. 설정에 전화번호가 필요하지 않으며, 이메일 또는 Google 계정만 있으면 됩니다.

인증: API 키 설정

인증은 가입 시 생성된 단일 API 키에 기반합니다. Google 또는 이메일을 통해 계정을 생성한 직후 이 키를 받습니다. 클라이언트 측 코드에 노출되지 않도록 환경 변수에 안전하게 저장하세요.

당사의 시스템은 키를 선불 잔액과 대조하여 검증합니다. 키가 유효하지 않거나 만료되면 API는 401 오류를 반환합니다. 언제든지 새 키를 생성할 수 있으며, 이는 이전 키를 대체합니다. 토큰의 무단 사용을 방지하려면 키를 비공개로 유지하세요.

첫 번째 채팅 완료 요청 전송

다음으로 POST 요청을 전송하세요: /v1/chat/completions 엔드포인트입니다. 모델 ID uncensored 성인 및 창의적 콘텐츠에 최적화된 오픈 웨이트 모델에 접근하세요. 이 모델은 합법적인 주제에 대해 거부하지 않으므로 기대하는 출력을 얻을 수 있습니다.

연결 및 청구 내역을 확인하기 위한 기본 cURL 예제입니다.

Copycurl https://api.llmsunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three common use cases for this API"}]
  }'

이 요청은 프롬프트 길이에 따라 입력 토큰을 소모합니다. 실제로 처리된 토큰에 대해서만 요금이 부과됩니다. 잘못된 형식으로 인한 오류와 거부는 무료입니다.

ストリーミングレスポンスの処理 (SSE)

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream 수신하여 true. API는 Server-Sent Events(SSE)를 통해 데이터를 반환합니다. 이를 통해 사용자에게 토큰을 실시간으로 표시하여 애플리케이션의 지각된 지연 시간을 개선할 수 있습니다.

토큰 사용량 통계는 스트림의 마지막 청크에 포함됩니다. 이를 통해 요청별 비용을 정확하게 추적할 수 있습니다. 스트리밍은 즉각적인 피드백이 중요한 채팅 인터페이스에 이상적입니다.

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)

클라이언트 라이브러리가 부분 응답을 올바르게 처리하는지 확인하세요. 스트림은 모델이 생성을 완료하거나 토큰 한도에 도달할 때 종료됩니다.

매개변수 구성: 온도와 Top_P

표준 매개변수를 사용하여 생성 동작을 조정합니다. 설정 temperature 무작위성을 제어하며, 낮은 값은 출력을 더 결정론적으로 만듭니다. 다음을 사용하세요. top_p 어휘 다양성을 제한합니다. 이러한 설정은 역할극이나 창작 글을 위해 uncensored 모델을 미세 조정하는 데 도움이 됩니다.

또한 response_format with {"type": "json_object"} 구조화된 데이터를 위해. 함수 호출은 tools 및 tool_choice. 모델은 전체 컨텍스트 윈도우에 대해 최대 100,000 토큰을 지원합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmsunrestricted.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 파라미터들은 모델의 출력 스타일에 대한 완전한 제어를 제공합니다. 특정 사용 사례에 가장 적합한 균형을 찾기 위해 다양한 조합을 실험해 보세요.

토큰 사용량 및 과금 이해하기

청구는 실제 토큰 사용량을 기준으로 엄격하게 선불로 처리됩니다. 입력 토큰은 1M당 $0.15, 출력 토큰은 1M당 $0.50입니다. 사용한 만큼만 지불하며 월 구독료가 없습니다. 크레딧은 만료되지 않으므로 필요할 때 언제든지 충전할 수 있습니다.

잔액이 부족하면 API는 402 오류를 반환합니다. $20부터 시작하여 USDT(TRC20) 또는 USDC(Base)로 잔액을 충전할 수 있습니다. 더 큰 입금 시 보너스가 적용됩니다: $50부터 +5%, $100부터 +10%, $200부터 +15%. 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

대시보드 또는 API 응답 헤더의 토큰 수를 확인하여 사용량을 모니터링하세요. 이러한 투명성은 개발 비용 통제에 도움이 됩니다.