무검열 LLM API 시작하기 | Uncensored LLM Hub

기본 URL 및 인증

모든 요청에는 기본 URL https://api.uncensoredllmhub.com/v1을 사용하십시오. 인증은 Authorization 헤더에 Bearer 토큰 형태로 API 키를 전달해야 합니다. 이 키는 API 키 받기 페이지에서 가입 직후 즉시 제공됩니다. 키는 단일 계정에 연결되며 언제든지 재생성할 수 있으며, 이 경우 이전 키는 무효화됩니다. 시작하려면 전화번호나 신용카드가 필요하지 않습니다.

POST /v1/chat/completions

프롬프트를 채팅 엔드포인트로 전송하세요. 모델 ID는 항상 uncensored입니다. API는 표준 채팅 메시지를 받아 텍스트를 반환합니다. 이미지, 오디오 또는 임베딩은 지원하지 않습니다. 요청 본문이 8 MB 미만인지 확인하세요. 다음 예시는 cURL을 사용한 기본 텍스트 요청을 보여줍니다:

Copycurl https://api.uncensoredllmhub.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

이것은 프롬프트에 대한 완성을 반환합니다. 응답을 파싱하여 애플리케이션 로직에 생성된 텍스트를 추출할 수 있습니다.

Python SDK 통합

더 쉬운 통합을 위해 공식 openai Python 패키지를 사용하십시오. 클라이언트를 기본 URL과 API 키로 구성하십시오. 이 방법은 JSON 처리 및 타입 추론을 단순화합니다. 다음 예시는 클라이언트 초기화 및 메시지 전송 방법을 보여줍니다:

Copyfrom openai import OpenAI

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

YOUR_API_KEY을 실제 키로 바꾸세요. 응답 객체는 콘텐츠에 직접 접근할 수 있게 하여 Python 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다.

Node SDK 통합

JavaScript 환경에서는 OpenAI Node.js SDK를 사용하십시오. 구성 객체에 기본 URL과 API 키를 설정하십시오. 이렇게 하면 표준 Promise 기반 구문을 사용할 수 있습니다. 다음 예시는 간단한 채팅 생성을 보여줍니다:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

비동기 응답을 적절히 처리하세요. 이 방법은 출력을 즉시 처리해야 하는 서버 측 애플리케이션이나 Node.js 환경에서 잘 작동합니다.

스트리밍 응답 (SSE)

요청에 stream: true을 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 단일 JSON 객체 대신 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 이를 통해 생성되는 토큰을 표시할 수 있어 지각된 지연 시간을 개선합니다. 다음 예시는 Python에서 스트림을 처리하는 방법을 보여줍니다:

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)

각 청크를 파싱하여 델타 콘텐츠를 추출하세요. 이는 사용자가 실시간 입력 표시를 기대하는 채팅 인터페이스에 유용합니다. 스트림은 마지막 청크가 수신되면 종료됩니다.

속도 제한, 오류 및 컨텍스트

키당 분당 요청은 300회로 제한됩니다. 이를 초과하면 429 오류가 발생합니다. 기타 일반적인 오류로는 401(잘못된 키)과 402(크레딧 부족)이 있습니다. 컨텍스트 창은 프롬프트와 생성 결과를 합쳐 100,000 토큰입니다. 입력이 너무 크면 모델이 요청을 자르거나 거부할 수 있습니다. 서비스 중단 방지를 위해 대시보드를 통해 사용량을 항상 모니터링하세요.