API 문서

Base URL 및 인증

요청은 전용 비제약 모델 엔드포인트를 대상으로 합니다. 모든 상호작용은 표준 chat-completions 구조를 따릅니다. 모든 호출 시 헤더에 API 키를 포함해야 합니다. 기본 URL은 https://api.unlimitedtokensai.com/v1.

인증은 단일 Bearer 토큰에 기반합니다. Google 또는 이메일을 통해 대시보드에서 키를 생성하세요. 각 계정은 동시에 하나의 활성 키만 보유합니다. 새 키를 생성할 때 이전 키를 교체하세요. 오류와 거부는 선불 잔액을 소모하지 않습니다. 이는 실제 토큰 사용량에 대해서만 요금이 부과됨을 보장합니다.

첫 번째 요청

연결 및 모델 응답성을 확인하기 위해 간단한 프롬프트를 보내세요. 시스템은 텍스트 생성을 위해 표준 JSON 페이로드를 받습니다. 이 초기 테스트는 키 유효성 및 크레딧 잔액을 확인합니다.

바꾸기 YOUR_API_KEY 실제 자격 증명을 사용합니다. 모델 식별자는 다음으로 고정됩니다. uncensored사용량 통계에 직접적인 텍스트 응답이 제공됩니다. 이는 uncensored 모델이 활성화되어 콘텐츠 준비가 되었음을 확인해 줍니다.

Copycurl https://api.unlimitedtokensai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 200 token summary of the latest release notes"}]
  }'

Python SDK 통합

원활한 통합을 위해 공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하세요. 클라이언트를 초기화하기 전에 기본 URL을 우리 엔드포인트로 설정하세요. 이렇게 하면 페이지네이션과 같은 기존 SDK 유틸리티를 활용할 수 있습니다. 키를 클라이언트 생성자에 직접 전달하세요. 라이브러리가 JSON 직렬화를 자동으로 처리합니다.

표준 라이브러리를 가져옵니다 openai package. Configure the base URL to point to our infrastructure. Request completions using the uncensored 모델 ID입니다. 이 방법은 모든 OpenAI 호환 클라이언트 라이브러리에서 작동합니다. Python 스크립트의 오류 처리 및 응답 구문 분석을 단순화합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unlimitedtokensai.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 SDK 사용법

Node 환경에서 JavaScript SDK를 사용하여 빠르게 통합하세요. 구성 객체에 Base URL을 정의하세요. 이렇게 하면 모든 요청이 비제약 엔드포인트로 라우팅됩니다. SDK는 HTTP 연결을 효율적으로 관리합니다. 응답을 스트리밍하거나 전체 텍스트 블록을 받을 수 있습니다.

다음 설치 openai package via npm. Set the baseURL 당사 API 도메인으로 설정하십시오. 초기화 옵션에 API 키를 전달하십시오. 클라이언트는 표준 OpenAI 클라이언트와 동일하게 동작합니다. 이 호환성은 기존 애플리케이션의 마이그레이션 시간을 줄여줍니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unlimitedtokensai.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 응답

생성되는 대로 부분 결과를 받도록 스트리밍을 활성화하세요. 설정 stream 요청에서 true로 설정하세요. API는 서버 전송 이벤트(SSE)를 통해 청크를 반환합니다. 각 청크에는 부분 텍스트와 사용량 데이터가 포함됩니다. 이는 긴 출력의 지각된 지연 시간을 줄입니다. 토큰을 사용자에게 실시간으로 표시할 수 있습니다.

들을 content 각 청크의 델타입니다. 이 델타들을 집계하여 전체 메시지를 복원하세요. 마지막 청크에는 전체 토큰 수가 포함됩니다. 이 방법은 채팅 인터페이스에 이상적입니다. 모델이 계산하는 동안 즉각적인 피드백을 제공합니다. 스트리밍은 Python과 Node SDK 모두에서 작동합니다.

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)

속도 제한 및 오류

키당 분당 300회 요청을 동시에 지원할 수 있습니다. 키당 최대 8개의 동시 요청이 가능합니다. 요청 본문 크기는 8 MB로 제한됩니다. 이 한도를 초과하면 429 오류가 반환되며, 재시도 시점은 retry-after 헤더를 확인하세요. 인증 실패 시 401 상태 코드가 반환되고, 크레딧 부족 시 402 오류가 발생합니다.

컨텍스트 윈도우는 총 100,000 토큰에 걸쳐 있습니다. 여기에는 프롬프트와 응답이 모두 포함됩니다. 최대 출력은 요청당 16,000 토큰입니다. 설정 max_tokens 길이를 제어하기 위해 명시적입니다. 생성 중 오류가 발생해도 크레딧이 청구되지 않습니다. 이 구조는 낭비된 컴퓨트로 인해 미리 충전된 잔액이 보호됩니다. 대시보드를 통해 사용량을 모니터링하십시오.