제한 없는 AI API 문서

인증 및 키

대시보드에서 API 키를 생성하세요.

토큰을 즉시 받으려면 Google 또는 이메일로 로그인하세요.

체험 기간 중에는 신용카드가 필요하지 않습니다.

다음에 이 키를 사용하세요 Authorization 헤더입니다.

채팅 완료 엔드포인트

표준 채팅 완료 URL로 요청을 보내세요.

엔드포인트는 JSON 페이로드를 받아 텍스트를 반환합니다.

기본 URL을 우리 인프라를 가리키도록 설정하세요.

모델 ID를 사용하세요 uncensored 제한 없는 출력을 위해 사용합니다.

이것은 모든 OpenAI 호환 SDK와 함께 작동합니다.

Python SDK 통합

pip를 통해 공식 클라이언트 라이브러리를 설치하세요.

키와 사용자 지정 기본 URL로 클라이언트를 구성하세요.

프롬프트 및 파라미터와 함께 chat 메서드를 호출하세요.

결과 객체에서 어시스턴트 응답을 추출합니다.

Node SDK 사용법

Node.js 프로젝트에서 OpenAI 패키지를 가져옵니다.

올바른 기본 URL과 키로 클라이언트를 초기화하세요.

입력값과 함께 채팅 완료 엔드포인트를 호출합니다.

필요에 따라 응답 스트림 또는 객체를 처리하세요.

스트리밍 응답

stream 플래그를 true로 설정하여 스트리밍을 활성화합니다.

생성되는 대로 텍스트 청크를 받습니다.

토큰 사용량 세부 정보는 마지막 청크에 표시됩니다.

긴 출력의 경우 지각된 지연 시간을 줄입니다.

제한 사항, 오류 및 & 컨텍스트

컨텍스트 윈도우는 총 100,000 토큰을 지원합니다.

속도 제한은 분당 300회 요청입니다.

401 오류는 키가 유효하지 않음을 의미합니다.

402 오류는 선불 크레딧이 부족함을 나타냅니다.

429 응답은 속도 제한에 도달했음을 신호합니다.

cURL

Copycurl https://api.ollamauncensoredllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the current status of the project"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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