빠른 시작: 무검열 LLM API 통합하기

공식 OpenAI SDK 설치

표준 라이브러리를 사용하여 인증 및 형식 처리를 수행하세요. 이 방식은 새로운 클라이언트 인터페이스를 학습하지 않고도 기존 코드베이스와의 호환성을 보장합니다.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai npm install openai

SDK는 재시도 및 JSON 직렬화를 자동으로 처리합니다. 기본 텍스트 생성 작업에 대한 사용자 정의 HTTP 핸들러를 작성할 필요가 없습니다.

base URL과 API 키를 구성하세요

클라이언트를 저희 특정 엔드포인트로 연결하여 필터링되지 않은 모델에 접근하세요. 표준 OpenAI URL은 저희 전용 uncensored 추론 엔진에 도달하지 못합니다.

를 설정하세요 base_url 수신하여 https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1 대시보드에서 키를 삽입하세요. 모델 식별자는 항상 uncensored.

첫 번째 채팅 완성 요청 보내기

콘텐츠 필터 없이 텍스트를 생성하기 위한 직접적인 POST 요청을 보내세요. 이 예시는 원시 HTTP 상호 작용을 시연하기 위해 cURL을 사용합니다.

Copycurl https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 5 linux commands for disk usage"}]
  }'

단일 호출로 완전한 응답을 받습니다. 모델은 표준 기업 가드레일을 우회하는 텍스트를 반환합니다.

실시간 토큰 출력을 위한 스트리밍 활성화

토큰이 생성되는 대로 소비하여 지각된 지연 시간을 줄이세요. 스트리밍은 긴 형식의 역할극이나 창작 글쓰기에 즉각적인 피드백을 제공합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

스트림을 반복하여 토큰을 실시간으로 표시합니다. 마지막 청크에는 청구를 위한 총 토큰 사용량이 포함됩니다.

함수 호출과 JSON 모드를 사용하고

프로그래밍용 또는 외부 도구의 동적 실행을 위해 출력을 구조화합니다. 두 모드 모두 무검열 환경에서 지원됩니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

도구를 정의하거나 JSON 응답을 강제하려면 response_format. 모델은 제한 없는 특성을 유지하면서 스키마를 준수합니다.

오류 및 사용량 처리

미리 지불된 크레딧과 속도 제한을 관리하기 위해 응답 코드를 모니터링하세요. 401 오류는 유효하지 않은 키를 나타내고, 402는 크레딧이 부족함을 의미합니다.

초당 요청 제한은 분당 300회입니다. 이를 초과하면 429 오류가 발생합니다. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000토큰이며, 요청당 최대 출력은 16,000토큰입니다.

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)