필수 조건: API 키 및 베이스 URL
Uncensored AI API 사용 시작을 위해 유효한 API 키와 올바른 베이스 URL이 필요합니다. Google 또는 이메일로 가입하여 전화번호 인증 없이 즉시 키를 받으세요. 베이스 URL은 HTTPS://api.apikeycodex.com/v1입니다. 이 엔드포인트는 공식 OpenAI SDK와 호환됩니다. 계정당 활성 키는 하나만 필요합니다. 새 키는 이전 키를 대체합니다. 7일 동안 $0.50의 체험 크레딧이 제공됩니다. 오류는 무료입니다. 거부 시 ��큰이 차감되지 않습니다. 프롬프트는 학습에 사용되지 않습니다. 프라이버시는 단순합니다. 이메일만 제공하면 됩니다. Uncensored 모델은 성인 콘텐츠를 처리합니다. 불법적이거나 미성년자 관련 성적 콘텐츠만 거부합니다. 클라이언트 구성에서 이 베이스 URL을 사용하세요.
첫 채팅 완료 요청 보내기
/v1/chat/completions으로 POST 요청을 보내 텍스트 출력을 받으세요. 모델 id를 "uncensored"로 설정하세요. 시스템 프롬프트와 사용자 메시지를 포함하세요. Uncensored LLM은 직접 답변합니다. 합법적인 성인 주제도 거부하지 않습니다. API 키를 Authorization 헤더에 설정하세요. Bearer token 인증을 사용하세요. 요청 본문에는 메시지가 포함됩니다. 각 메시지에는 역할과 내용이 있습니다. 모델은 텍스트를 생성합니다. 응답을 받습니다. 토큰 사용량을 확인하세요. 입력 토큰과 출력 토큰이 계산됩니다. 청구는 투명합니다. 사용한 토큰에만 지불합니다. 오류는 비용이 없습니다. Uncensored 모델은 빠릅니다. 귀하의 사용 사례에 적합합니다. 간단한 쿼리를 시도해 보세요. 결과를 확인하세요. 테스트에 curl을 사용하세요.
curl https://api.apikeycodex.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Create a REST endpoint for user authentication"}]
}'
통합을 위한 Python SDK 사용
공식 openai python 패키지를 설치하세요. 기본 URL을 당사 엔드포인트로 설정하세요. 환경에 API 키를 설정하세요. chat.completions.create 메서드를 호출하세요. 모델 "uncensored"를 전달하세요. 메시지를 제공하세요. SDK가 요청을 처리합니다. 응답 객체를 받습니다. 내용을 확인하세요. 토큰 수를 확인하세요. uncensored AI API는 원활하게 작동합니다. 함수 호출을 지원합니다. 요청에 도구를 사용하세요. 모델은 지시를 따릅니다. 요청 시 JSON을 출력합니다. response_format을 json_object로 설정하세요. 유효한 JSON을 보장합니다. uncensored 모델은 신뢰할 수 있습니다. 복잡한 프롬프트를 처리합니다. 스트리밍 또는 동기식. 방법을 선택하세요. Python SDK는 사용하기 쉽습니다. 빠르게 통합하세요.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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.js 클라이언트와 통합하기
공식 Node.js SDK를 사용하세요. base URL을 구성하세요. API 키를 설정하세요. completions 엔드포인트를 호출하세요. 모델 "uncensored"를 전달하세요. 입력 메시지를 제공하세요. uncensored 모델이 응답합니다. 스트리밍을 지원합니다. stream 메서드를 사용하세요. 청크를 반복하세요. 응답을 빌드하세요. uncensored AI API 키가 여기서 작동합니다. Node.js는 인기가 많습니다. 이 통합은 표준입니다. 예외를 우아하게 처리하세요. 상태 코드를 확인하세요. 필요시 재시도하세요. uncensored 모델은 강력합니다. 큰 입력을 처리합니다. 컨텍스트 창은 100,000 토큰입니다. 완전히 사용하세요. uncensored LLM은 빠릅니다. Node.js 클라이언트는 잘 작동합니다. 오늘 통합하세요.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apikeycodex.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);
실시간 출력을 위한 스트리밍 응답 처리
stream을 true로 설정하여 스트리밍을 활성화합니다. API는 청크를 반환합니다. 각 청크에는 부분 텍스트가 포함됩니다. 청크가 도착하는 대로 처리하세요. uncensored 모델은 효율적으로 스트리밍됩니다. 텍스트를 즉시 표시하세요. uncensored AI API는 SSE를 지원합니다. 토큰 사용량을 확인하려면 마지막 청크를 사용하세요. 토큰을 정확하게 세세요. 과금은 실시간입니다. 사용한 만큼만 지불하세요. uncensored 모델은 반응이 빠릅니다. 빠르게 느껴집니다. 스트리밍은 지각된 지연 시간을 줄입니다. 채팅 인터페이스에 사용하세요. uncensored LLM은 잘 작동합니다. Node.js 및 Python에서 지원합니다. 스트리밍 중 오류를 처리하세요. 스트림을 적절히 닫으세요. uncensored 모델은 신뢰할 수 있습니다. 지금 스트리밍하세요.
stream = 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)
제한 사항, 오류 및 토큰 사용량
키당 제한이 있습니다. 분당 300개 요청. 8개의 동시 요청. 8 MB 요청 본문. 오류는 잘못된 키의 경우 401, 크레딧이 없는 경우 402, 속도 제한의 경우 429를 반환합니다. 오류를 빠르게 수정하세요. 잔액을 확인하세요. 암호화폐로 충전하세요. USDT 또는 USDC. 보너스 크레딧이 적용됩니다. 컨텍스트 창은 100,000토큰입니다. 최대 출력은 16,000토큰입니다. 필요한 경우 max_tokens를 설정하세요. uncensored 모델은 제한을 존중합니다. 과금은 투명합니다. 오류는 무료입니다. 사용량 기반 과금. 구독 없음. 크레딧은 만료되지 않습니다. uncensored AI API는 간단합니다. 자신 있게 사용하세요. 사용량을 모니터링하세요. 제한 내에 머무르세요. uncensored LLM은 강력합니다. 제한은 합리적입니다. 키를 관리하세요. 필요한 경우 교체하세요. 계정당 하나의 키. 간단한 규칙. 명확한 제한. 놀라움 없음.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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)