빠른 시작: 무검열 LLM API 통합하기

필수 조건: SDK 및 환경 변수

선호하는 언어 SDK를 설치하고 자격 증명을 안전하게 저장하세요. 당사 서비스는 표준 인증을 사용하므로 대시보드에서 API 키만 있으면 됩니다. 소스 파일에 하드코딩되지 않도록 키를 환경 변수에 보관하세요.

• 언어별 공식 SDK를 설치하세요.
• 계정을 생성하고 API 키를 생성합니다.
• 設定 IA_API_KEY 환경에서.

이러한 구성은 추가 구성 단계 없이 요청이 즉시 인증되도록 보장합니다.

1단계: 베이스 URL로 클라이언트 초기화

클라이언트를 우리 기본 URL로 연결하여 요청을 올바르게 라우팅하세요. 검열 없는 모델 엔드포인트에 접근하려면 기본 기본 URL을 재정의해야 합니다. 이렇게 하면 모든 후속 호출이 올바른 인프라를 사용하도록 보장됩니다.

기본 URL을 다음으로 구성하세요 https://api.iasansrestriction.com/v1 클라이언트 설정에서. 이 단일 변경으로 텍스트 생성을 위해 트래픽을 당사 서버로 보냅니다.

2단계: 첫 번째 채팅 완료 보내기

연결을 테스트하고 텍스트 출력을 받기 위한 첫 번째 요청을 수행하세요. 모델 ID를 사용하세요 uncensored 제한 없는 대규모 언어 모델에 접근하세요. 이 모델은 기본적으로 합법적인 성인 또는 논쟁적인 주제에 대해 거부하지 않습니다.

POSTリクエストを送信 /v1/chat/completions 시스템 및 사용자 메시지를 사용합니다. 응답에는 표준 콘텐츠 필터 없이 생성된 텍스트가 포함됩니다.

3단계: 스트리밍 응답 처리 (SSE)

사용자 경험을 개선하기 위해 실시간 토큰 전달을 위한 스트리밍을 활성화하세요. stream 매개변수를 stream 파라미터를 true 요청 본문에 포함하세요. 서버는 청크의 서버 전송 이벤트(SSE) 스트림을 반환합니다.

텍스트를 점진적으로 표시하기 위해 도착하는 각 청크를 처리합니다. 이 접근 방식은 장문 콘텐츠 생성에 대한 지각된 지연 시간을 줄입니다.

4단계: 함수 호출 및 JSON 모드 사용

내장된 포맷팅 기능을 사용하여 데이터 출력을 구조화합니다. 설정하여 JSON 응답을 강제할 수 있습니다. response_format 수신하여 {"type": "json_object"}. 이는 하류 애플리케이션을 위한 예측 가능한 파싱을 보장합니다.

함수 호출 기능을 활성화하기 위해 요청에 도구를 정의하세요. 모델은 코드가 직접 실행할 수 있는 구조화된 인수를 반환합니다.

5단계: 토큰 및 제한 사항 관리

서비스 중단 및 비용 관리를 방지하려면 사용량을 모니터링하세요. 토큰당 과금이 적용되며, 오류 및 거절은 무료입니다. 크레딧은 만료되지 않으므로 필요할 때 충전할 수 있습니다.

한도를 준수하세요: 분당 300회 요청 및 100,000 토큰 컨텍스트 윈도우입니다. 429 오류는 속도 제한을 초과했음을 나타냅니다. 401 오류는 API 키가 유효하지 않음을 의미하며, 402 오류는 잔액 부족을 신호합니다.

cURL

Copycurl https://api.iasansrestriction.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten valid JSON objects"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.iasansrestriction.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)