무제한 API 채팅 완료 API 문서

인증 및 Base URL

키를 다음에 붙여넣으세요 Authorization header. 당사는 모든 OpenAI 호환 클라이언트와 호환되는 표준 Bearer 토큰 체계를 사용합니다. Google 또는 이메일로 로그인하면 즉시 키를 얻을 수 있습니다. 계정 설정에 전화번호가 필요하지 않습니다.

기본 URL은 HTTPS://api.chataiunfiltered.com/v1입니다. 요청은 여기로 향해야 합니다. 사용해야 할 모델 ID는 uncensored자체 서버에서 호스팅하는 특정 Uncensored 모델을 얻고 있음을 보장합니다.

Copycurl https://api.chataiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Chat Completions 엔드포인트

a 보내기 POST 요청 /v1/chat/completions 프롬프트를 사용합니다. API는 불필요한 요소 없이 텍스트를 직접 반환합니다. 다음과 같은 매개변수를 설정할 수 있습니다 temperature 또는 top_p 무작위성을 제어합니다.

Python SDK를 사용하여 빠르게 통합하세요. baseURL을 우리 엔드포인트로 설정하기만 하면 됩니다. 클라이언트가 JSON 직렬화를 처리합니다. 유효하지 않은 키와 같은 오류는 401 상태 코드를 반환합니다. 크레딧이 부족하면 402 오류가 발생합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

SSE를 사용한 스트리밍 응답

사용자에게 더 매끄러운 경험을 위해 토큰을 스트리밍하세요. 설정 stream 파라미터를 true 요청에 포함됩니다. API는 응답이 도착하는 대로 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 이는 긴 출력의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다.

스트림을 효율적으로 처리하려면 Node SDK를 사용하세요. 도착하는 청크를 구문 분석하세요. 마지막 청크에는 총 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이를 통해 실시간으로 비용을 정확하게 추적할 수 있습니다. 스트림이 닫힐 때까지 연결을 유지하세요.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Tool Use And Function Calling

요청에 도구를 정의하여 모델이 함수를 호출하도록 하세요. API는 매개변수가 포함된 표준 도구 정의를 지원합니다. 응답에서 함수 이름과 인수를 전달합니다. 함수는 사용자 측에서 실행됩니다.

새로운 메시지로 결과를 모델에 다시 보내세요. 이를 통해 외부 데이터와 다중 턴 상호작용이 가능합니다. 모델은 도구 호출 시점을 처리합니다. 다음을 사용하세요. tool_choice 자동 선택을 강제하거나 허용합니다. 이는 우리의 uncensored 모델과 원활하게 작동합니다.

응답 형식 및 JSON 모드

설정하여 구조화된 출력 강제 response_format 수신하여 {"type": "json_object"}. 모델이 일반 텍스트 대신 유효한 JSON을 반환합니다. 이는 애플리케이션에서 데이터를 파싱하는 데 유용합니다. 프롬프트에 예상 스키마를 명확히 명시하세요.

API는 JSON 스키마를 엄격하게 검증하지 않습니다. 올바른 구문을 생성하는 것은 모델에 달려 있습니다. 출력이 잘못되면 재시도가 필요할 수 있습니다. 이 기능은 신뢰할 수 있는 데이터 추출 작업에 사용하세요. 빠른 파싱을 위해 스트리밍과 함께 사용하십시오.

토큰 제한 및 컨텍스트 윈도우

컨텍스트 윈도우는 최대 100,000개의 토큰을 지원합니다. 여기에는 입력 프롬프트와 출력 결과물이 모두 포함됩니다. 요청당 최대 16,000개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 지정하지 않을 경우 기본 최대 출력은 2,048개 토큰입니다.

속도 제한은 키당 분당 300회 요청을 허용합니다. 동시에 8개의 동시 요청을 보낼 수 있습니다. 최대 요청 본문 크기는 8MB입니다. 오류와 거부는 선불 크레딧을 소모하지 않습니다. 이는 테스트를 안전하고 비용 효율적으로 만듭니다.

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)