빠른 시작: 무검열 LLM API 통합하기

필수 조건: SDK 및 API 키

고유한 API 키를 받기 위해 계정을 생성하세요. Google로 로그인하거나 이메일 비밀번호로 가입하여 전화번호 인증 없이 즉시 키를 생성하세요. 선호하는 SDK 패키지를 설치하세요. 예: openai Python용이며, 다음 기본 URL로 구성하십시오 https://api.apiaicheapest.com/v1. 다음에 설정하여 모든 요청을 인증하세요: Authorization header를 사용하여 Bearer YOUR_API_KEY. 제공된 예제를 사용하여 즉시 연결성을 테스트할 수 있습니다.

기본 채팅 완성 요청

텍스트 응답을 생성하려면 표준 채팅 완료 요청을 보내세요. API는 메시지 목록을 받아 모델의 출력을 반환합니다. 모델 ID는 uncensored 콘텐츠 거부 없이 오픈 웨이트 모델에 접근하세요. 모든 응답에는 정확한 청구 추적을 위한 토큰 사용 내역이 포함됩니다. 잔액 부족 또는 유효하지 않은 키와 같은 오류는 명확한 HTTP 상태 코드로 반환됩니다.

Copycurl https://api.apiaicheapest.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Convert this Python list to a JSON array"}]
  }'

스트리밍 응답 (SSE)

스트리밍을 활성화하여 생성되는 대로 토큰을 실시간으로 수신하세요. 다음을 설정하세요 stream 파라미터를 true 요청 본문에 포함하세요. 서버는 부분 완료를 포함하는 일련의 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 총 토큰 수와 비용을 확인하려면 마지막 청크를 읽으세요. 이 접근 방식은 최종 사용자의 지각된 지연 시간을 크게 줄입니다.

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)

함수 호출 (도구)

도구를 정의하여 모델이 외부 함수를 동적으로 호출하도록 허용하세요. 도구 정의 목록을 tools 매개변수를 지정하고 tool_choice as auto. 모델은 적절한 경우 JSON 형식으로 함수 인수를 반환합니다. 필요한 로직을 실행하기 위해 코드에서 이러한 인수를 구문 분석하세요. 이 기능은 복잡한 에이전트 워크플로우 및 데이터 추출 작업을 가능하게 합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

JSON 모드 및 매개변수

설정하여 구조화된 출력 강제 response_format 수신하여 {"type": "json_object"}모델이 유효한 JSON을 반환하여 프로그래밍적 소비에 필수적임을 보장합니다. 무작위성은 다음을 통해 제어할 수 있습니다. temperature 및 top_p, 또는 중지 시퀀스입니다. 창의성과 정확성 사이의 균형을 맞추기 위해 이러한 매개변수를 조정하세요. 이 모델은 긴 문서를 위해 100,000개의 토큰 컨텍스트 창을 지원합니다.

제한 및 오류 처리

원활한 통합을 유지하기 위해 속도 제한과 오류 응답을 모니터링하세요. API는 키당 분당 300개 요청, 동시성 제한은 8개의 동시 요청을 허용합니다. 유효하지 않은 키에 대해 HTTP 401, 부족 크레딧에 대해 402, 속도 제한에 대해 429를 처리하세요. 서비스 중단 없이 크립토 충전로 선불 크레딧을 늘리세요. 항상 확인하세요 usage field in responses to track token consumption accurately.

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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