API 문서

Base URL 및 인증

무 필터 AI 봇 API는 단일 기본 URL에서 작동합니다: https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1고유한 API 키를 포함하여 모든 요청을 인증합니다. Authorization 이 키는 Google 또는 이메일을 통해 계정 생성 시 즉시 생성됩니다. 키가 유효하지 않으면 API는 401 오류를 반환합니다.

첫 번째 요청

표준을 사용하여 첫 번째 프롬프트를 보내세요 chat/completions 엔드포인트입니다. 제한 없는 모델은 일반적인 거부 없이 합법적인 성인, 논쟁적이거나 기술적인 주제에 응답합니다. API 키를 헤더에 전달하고 모델 ID를 uncensored. 다음 예제는 기본 텍스트 생성 요청을 보여줍니다.

Copycurl https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to utc"}]
  }'

이 요청은 텍스트 완료를 반환합니다. Uncensored AI 모델이 입력을 처리하고 학습 내용을 기반으로 응답을 생성합니다. temperature과 같은 매개변수를 조정하여 창의성을 제어할 수 있습니다. 크레딧 부족과 같은 오류는 402 상태 코드를 반환합니다.

Python SDK 통합

공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하여 비검열 LLM API와 상호작용하세요. API 키와 사용자 정의 base URL로 클라이언트를 구성하세요. 이 방법은 chat.completions.create과 같은 익숙한 메서드를 사용할 수 있게 해줍니다. chat.completions.create() 필터 없는 모델의 원본 추론 기능을 활용하면서. 모델을 명시적으로 uncensored 필터링된 변형으로 라우팅되지 않도록 보장합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

라이브러리는 JSON 직렬화 및 스트리밍을 자동으로 처리합니다. 응답 객체에서 토큰 사용량을 확인할 수 있습니다. 이 방법은 기존 HTTP 클라이언트를 다시 작성하지 않고도 필터링되지 않은 텍스트 생성을 기존 워크플로우에 통합해야 하는 백엔드 서비스에 이상적입니다.

Node SDK 통합

공식 SDK를 사용하여 uncensored API를 Node.js 애플리케이션에 통합하세요. 클라이언트 초기화 시 기본 URL과 API 키를 전달하세요. 이 설정은 표준 OpenAI 엔드포인트와의 호환성을 보장하면서도 기대하시는 필터링 없는 채팅봇 동작을 제공합니다. 사용법: uncensored 특정 튜닝된 가중치에 액세스하려면 모델 ID를 사용합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SDK는 요청 재시도 및 오류 처리를 관리합니다. 응답을 스트리밍하거나 전체 텍스트를 수집할 수 있습니다. 이는 실시간 텍스트 생성이 필요한 웹 애플리케이션에 유용합니다. uncensored AI API는 다음과 같은 표준 매개변수를 지원합니다. temperature 및 top_p 출력 스타일 미세 조정을 위한

SSE를 통한 스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 증분 텍스트 청크를 포함하는 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 마지막 청크에는 전체 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이는 채팅 인터페이스나 실시간 코드 편집기처럼 텍스트를 실시간으로 표시하는 애플리케이션에 필수적입니다. 스트리밍은 지각된 지연 시간을 크게 줄여줍니다.

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)

SSE 스트림을 파싱하여 텍스트가 도착할 때 렌더링하세요. 각 청크에는 응답의 일부만 포함됩니다. Uncensored 모델은 청크 간에 컨텍스트를 유지합니다. 사용자가 입력을 변경하면 스트리밍을 조기에 중단할 수 있습니다. 오류 처리는 비스트리밍 요청과 일관됩니다.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트 윈도우

uncensored LLM API는 입력과 출력을 합쳐 100,000개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 지정할 경우 요청당 최대 16,000개의 토큰을 보낼 수 있습니다. max_tokens. 분당 300회, 키당 최대 8개의 동시 요청을 허용합니다. 429 오류는 이러한 제한을 초과했음을 나타냅니다. 요청 본문은 8 MB를 초과할 수 없습니다. 크레딧 부족 오류는 402를 반환하고, 유효하지 않은 키는 401을 반환합니다. 크레딧은 만료되지 않으므로 사용 중단을 해도 자금이 손실되지 않습니다.