API 문서

빠른 시작: 3줄로 연결

당사의 API는 이미 알고 있는 표준 채팅-완료 인터페이스와 정확히 동일하게 작동합니다. 클라이언트를 base URL로 가리키고 API 키를 제공하기만 하면 됩니다. 복잡한 라우팅이나 벤더별 특이사항이 없습니다. 나머지는 우리가 처리합니다.

모든 요청의 base URL은 https://api.toolsaiuncensored.com/v1. 기본 URL 구성을 업데이트하여 모든 공식 OpenAI SDK 또는 호환 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 인증은 다음을 통해 제공되는 단일 베어러 토큰에 의존합니다. Authorization 이렇게 하면 기존 스택과 원활하게 통합됩니다.

Copycurl https://api.toolsaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "run unit tests on the legacy auth module"}]
  }'

엔드포인트: 채팅 완료 & 모델

텍스트 생성을 위한 필수 엔드포인트만 노출합니다. The POST /v1/chat/completions 엔드포인트는 프롬프트를 처리하고 생성된 텍스트를 반환합니다. 사용 GET /v1/models 사용 가능한 모델 ID를 확인합니다. 임베딩, 이미지 생성, 오디오 처리 또는 파인튜닝 서비스를 제공하지 않습니다. 인프라를 단순하게 유지하세요.

전송해야 하는 모델 ID는 uncensored. 이것은 당사 자체 튜닝 오픈 가중치 모델이며, 재판매된 GPT나 Claude 인스턴스가 아닙니다. 합법적인 성인용 콘텐츠에 대해 콘텐츠 필터 없이 직접 답변합니다. 특정 페이로드 구조에 대한 엔드포인트 문서를 확인하십시오.

Copyfrom openai import OpenAI

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

파라미터: Temperature, Top P, Seed

표준 매개변수를 사용하여 출력의 창의성과 결정론적 성향을 제어하세요. 조정 temperature 무작위성을 다양하게 합니다. 설정 top_p 핵심 샘플링을 제한합니다. 다음을 사용하세요 seed 재현 가능한 결과를 위해 이러한 도구는 텍스트 생성 과정에 정밀한 제어를 제공합니다.

설정할 수도 있습니다 presence_penalty 및 frequency_penalty 토큰 반복에 영향을 미칩니다. stop 매개변수를 사용하여 사용자 정의 종료 시퀀스를 정의할 수 있습니다. 이러한 수준의 제어는 출력이 특정 사용 사례와 일치하도록 보장합니다. 이러한 값은 요청 본문에서 구성하세요.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.toolsaiuncensored.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 및 JSON 모드

Server-Sent Events(SSE)를 사용하여 실시간으로 응답을 받아보세요. 스트리밍은 지각된 지연 시간을 크게 줄여줍니다. 각 청크의 마지막 이벤트에는 토큰 사용량 데이터가 포함됩니다. 이를 통해 긴 생성 동안 정확한 청구 추적이 가능합니다.

구조화된 데이터의 경우 JSON 모드를 활성화하려면 설정 response_format 수신하여 {"type": "json_object"}. 모델은 유효한 JSON을 출력하려고 시도합니다. 이는 프로그래밍 파이프라인에 이상적입니다. 스트리밍과 JSON 모드를 결합하여 파싱 오류 없이 효율적이고 구조화된 데이터 추출을 수행하세요.

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)

함수 호출 지원

요청에 도구를 정의하여 모델이 함수를 동적으로 호출하도록 하세요. 다음을 지정하세요 tools 및 tool_choice 실행을 제어합니다. 모델은 응답 스트림에 도구 호출을 반환합니다. 이는 복잡한 워크플로우와 에이전트 같은 동작을 가능하게 합니다.

의 함수 정수를 전달 messages 배열입니다. 모델은 프롬프트 컨텍스트에 따라 적절한 도구를 호출합니다. 그런 다음 함수를 로컬에서 실행하고 결과를 대화에 다시 피드백할 수 있습니다. 이는 고급 자동화 패턴을 지원합니다.

속도 제한 및 제약 조건

API 키는 분당 300개의 요청을 허용합니다. 동시에 8개의 요청을 실행할 수 있습니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다. 각 키는 하나의 계정에 연결되며, 새 키를 생성하면 이전 키가 대체됩니다.

컨텍스트 창은 입력과 출력을 합해 총 100,000개의 토큰을 지원합니다. 요청당 최대 출력은 16,000개 토큰입니다. 지정하지 않은 경우 max_tokens, 기본 제한은 2,048 토큰입니다. 이 한도 내에서 유지하기 위해 사용량을 모니터링하세요.