API 문서: uncensored 모델

Base URL 및 인증

모든 요청에 전용 베이스 URL을 사용하세요. 이 엔드포인트는 텍스트 생성 및 메타데이터 검색을 모두 처리합니다. API 키는 모든 호출을 인증합니다.

키를 Authorization 헤더. 형식은 Bearer 접두사. 유효하지 않은 키는 즉시 401 상태 코드를 반환합니다. 토큰 형식을 추측하지 마세요. 가입 후 표시된 키를 사용하세요.

채팅 완료 엔드포인트

텍스트 응답을 생성하기 위해 메시지를 전송하세요. 엔드포인트는 표준 JSON 페이로드를 허용합니다. system과 user 역할을 명확히 정의하세요.

요청을 다음과 같이 구조화합니다. model field set to uncensoredAPI는 입력을 처리하고 생성된 텍스트를 반환합니다. 크레딧이 부족하면 오류 시 402 상태 코드를 반환합니다. 속도 제한이 발생하면 429 응답이 트리거됩니다.

지원되는 파라미터

표준 매개변수를 사용하여 생성 동작을 제어하세요. 조정 temperature 창의성 또는 결정론. 사용 top_p 확률이 낮은 토큰을 필터링합니다. max_tokens 출력 길이를 제한합니다. 기본 최대값은 2,048 토큰이며, 명시적으로 지정하지 않은 경우에도 동일합니다.

설정할 수도 있습니다 seed 재현 가능한 결과를 위해 사용하세요. stop 생성을 조기에 중단하기 위한 시퀀스. API는 presence_penalty 및 frequency_penalty 스타일 제어용.

스트리밍 및 SSE

다음 설정하여 실시간 출력 활성화 stream 수신하여 true. 서버는 토큰이 생성될 때마다 서버 전송 이벤트(SSE)를 보냅니다. 이는 긴 응답에 대한 지각된 지연 시간을 줄입니다.

각 청크를 파싱하여 UI를 단계적으로 업데이트하세요. 마지막 청크에는 총 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이 방법은 SSE를 지원하는 표준 HTTP 클라이언트와 함께 신뢰성 있게 작동합니다.

함수 호출 및 JSON 모드

요청에 도구를 정의하여 함수 호출을 활성화하세요. 모델은 컨텍스트에 기반하여 도구를 호출할 시기를 결정합니다. 도구 정의를 다음에 전달하세요 name, description, 그리고 parameters.

엄격한 JSON 출력을 위해 설정 response_format 수신하여 {"type": "json_object"}응답이 유효한 JSON임을 보장합니다. 구조화된 데이터를 신뢰할 수 있게 파싱하는 데 사용하세요. 도구 호출은 실행을 위한 도구 ID를 포함하는 콘텐츠를 반환합니다.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트

컨텍스트 창은 프롬프트와 완료를 합해 총 100,000개의 토큰을 지원합니다. 이 제한을 초과하는 요청은 실패합니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다.

속도 제한은 키당 분당 300회 요청을 허용합니다. 동시 요청은 키당 8개로 제한됩니다. 401 오류는 키가 유효하지 않음을 의미합니다. 402 오류는 선불 크레딧이 부족함을 나타냅니다. 429 오류는 속도 제한에 도달했음을 신호합니다. 재시도 전에 기다리세요.

cURL

Copycurl https://api.toolcallingllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate 200 tokens of safe text"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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