GitHub Uncensored AI API 참조

인증 및 Base URL

API는 모든 요청에 베어러 토큰이 필요합니다. 이 키는 대시보드를 통해 Google 또는 이메일 자격 증명을 사용하여 즉시 생성됩니다. 생성된 키는 호스팅 모델에 대해 선불 계정을 인증합니다.

기본 URL을 당사 API 게이트웨이 지점에 직접 연결하세요. 이렇게 하면 모든 요청이 올바른 비검열 모델 서버로 라우팅됩니다.

Bearer 스키마와 함께 표준 Authorization 헤더를 사용하세요. 플레이스홀더를 고유한 키 문자열로 교체하세요.

Base 구성

• Base URL: https://api.githubuncensoredai.com/v1
• Auth Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• 모델 ID: uncensored

Copycurl https://api.githubuncensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this python loop"}]
  }'

채팅 완료 엔드포인트

채팅 완료 엔드포인트에 텍스트 데이터를 보내고 생성된 텍스트 응답을 받으세요. 시스템은 사용자 또는 어시스턴트와 같은 역할의 메시지 목록을 받습니다. 프롬프트 기록에 기반한 완료를 반환합니다.

이 엔드포인트는 표준 대화 흐름을 처리합니다. 여러 턴을 전송할 수 있으며 모델은 한도에 도달할 때까지 컨텍스트를 유지합니다. 이미지, 오디오 또는 비디오 입력은 지원되지 않습니다. 응답 형식은 표준 JSON입니다.

페이로드에 모델 식별자가 포함되어 있는지 확인하세요. 시스템은 알려지지 않은 필드를 우아하게 무시합니다. 오류는 인증 실패 또는 크레딧 고갈 시 특정 코드를 반환합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

스트리밍 응답

stream 플래그를 true로 설정하여 스트리밍을 활성화합니다. API는 단일 JSON 객체 대신 일련의 서버 전송 이벤트를 반환합니다. 각 이벤트에는 생성된 텍스트의 청크가 포함됩니다.

이 방식은 긴 응답에 대한 지각된 지연 시간을 줄입니다. 생성되는 대로 사용자에게 텍스트 표시를 시작할 수 있습니다. 마지막 청크에는 청구를 위한 토큰 사용량 통계가 포함됩니다.

클라이언트 코드에서 스트림을 효율적으로 처리하세요. 스트림이 종료되거나 오류가 발생하면 연결을 닫으세요. 이 방법은 실시간 채팅 인터페이스에 잘 작동합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

함수 호출 & JSON 모드

이 모델은 함수 호출을 통해 구조화된 출력을 지원합니다. 요청에 이름, 설명, 매개변수 스키마가 있는 도구를 정의하세요. 모델은 적절한 도구를 선택하고 인자를 생성합니다.

엄격한 스키마 준수를 위한 JSON 모드. 유효한 JSON 출력을 강제하기 위해 응답 형식을 json_object로 설정하세요. 이는 데이터 구문 분석이나 코드 스니펫 생성에 유용합니다.

상호작용 경험을 위해 함수 호출과 스트리밍을 결합하세요. 모델은 여러 도구를 순차적으로 호출할 수 있습니다. 애플리케이션 로직에서 함수를 실행하기 전에 출력 스키마를 검증하세요.

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)

매개변수 & 한도

temperature 및 top_p와 같은 표준 매개변수를 사용하여 생성 동작을 제어하세요. 이러한 값을 조정하여 창의성과 결정론적 성향 사이의 균형을 맞추세요. 기본 설정은 대부분의 일반적인 목적에 적합합니다.

요청 한도를 준수하여 오류를 피하세요. 키당 분당 최대 300회 요청을 보낼 수 있습니다. 동시 요청은 키당 최대 8개로 제한됩니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다.

컨텍스트 윈도우는 100,000 토큰에 걸쳐 있습니다. 여기에는 프롬프트 토큰과 응답 토큰이 모두 포함됩니다. 출력은 요청당 16,000 토큰으로 제한됩니다. 이러한 제한을 초과하면 오류 코드가 반환됩니다.

토큰 사용 및 청구

결제는 선불이며 실제 토큰 사용량을 기반으로 합니다. 입력 토큰은 100만 개당 $0.15, 출력 토큰은 100만 개당 $0.50입니다. 오류 및 거절은 크레딧을 소모하지 않습니다.

크레딧은 만료되지 않습니다. 충전은 암호화폐로만 처리됩니다. 큰 금액을 입금할 경우 보너스 크레딧을 제공합니다. 시스템은 각 API 키의 사용량을 정확하게 추적합니다.

대시보드를 통해 잔액을 모니터링하세요. 크레딧이 부족하면 특정 오류 코드로 요청이 실패합니다. 승인을 기다리지 않고 즉시 자금을 추가하여 서비스를 다시 시작하세요.