비검열 생성용 API 레퍼런스

인증 및 키

API 키 받기 페이지에서 Google 또는 이메일을 통해 즉시 키를 생성하세요. 이 키를 다음에 사용하세요 Authorization 모든 요청에 대한 header. 시스템은 계정당 하나의 활성 키를 발급하며, 새 키를 생성하면 이전 키가 즉시 무효화됩니다. 전화번호 검증 없이 키를 관리할 수 있습니다.

채팅 완료 엔드포인트

표준 chat.completions 기본 URL로의 요청입니다. 모델 ID는 uncensored정책 거부 없이 법적 성인 콘텐츠에 대해 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 반환합니다. 표준 모델이 차단할 수 있는 크리에이티브 라이팅, 역할극, 코딩 작업에는 이 엔드포인트를 사용하세요.

Python SDK 통합

API와 상호 작용을 위한 공식 OpenAI Python SDK를 사용하세요. base URL을 우리 서버로 지정하세요. 기본 인증 헤더로 API 키를 전달하세요. 이렇게 하면 친숙한 클라이언트 코드를 uncensored 모델과 함께 사용할 수 있습니다.

Node.js 클라이언트 설정

베이스 URL과 API 키를 사용하여 OpenAI Node 클라이언트를 초기화합니다. 채팅 완료 엔드포인트에 호출하세요. 클라이언트는 직렬화와 응답 파싱을 처리합니다. 이는 모든 표준 OpenAI 호환 JavaScript 라이브러리와 함께 작동합니다.

스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true. SSE를 통해 토큰을 받습니다. 마지막 청크에는 총 토큰 사용량이 포함됩니다. 이는 텍스트가 생성되는 대로 표시하려는 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.

제한 사항, 오류 및 & 컨텍스트

컨텍스트 윈도우는 총 100,000개의 토큰을 지원합니다. 분당 요청 수는 300개로 제한됩니다. 유효하지 않은 키의 경우 401, 잔액 부족의 경우 402, 속도 제한의 경우 429 오류를 처리하세요. 오류와 거부 요청은 크레딧을 소모하지 않습니다. 선불 크레딧은 만료되지 않습니다.

cURL

Copycurl https://api.censurasemia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list dependencies for node express"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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