Abliterated API 문서
표준 OpenAI 호환 클라이언트를 사용하여 몇 분 만에 분리된 모델 API를 시작하세요. 텍스트를 입력하고 시스템 프롬프트와 싸우지 않고 제한 없는 텍스트를 출력하세요.
인증 및 Base URL
API 키를 기본 URL https://api.llmsabliterated.com/v1. 키는 전화번호 없이 Google 또는 이메일을 통해 가입한 직후 생성됩니다. 키를 Authorization 모든 요청에 대한 header.
팁: 키는 생성 후 한 번만 표시되므로 안전하게 저장하십시오. 오류와 거부는 크레딧을 소모하지 않지만, 유효하지 않은 키는 401 상태를 반환합니다.
첫 번째 요청
연결성을 확인하기 위해 기본 채팅 완료를 보내십시오. 모델 ID는 uncensored, 그리고 요청은 표준 POST /v1/chat/completions 엔드포인트.
이 예제는 간단한 프롬프트를 보내고 텍스트 응답을 기대합니다. YOUR_API_KEY 실제 키를 사용합니다.
curl https://api.llmsabliterated.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Find all null values in the sales database"}]
}'응답에는 토큰 사용량 세부 정보가 포함됩니다. 잔액이 부족하면 API는 402 오류를 반환합니다. 기본 URL은 base URL 구성을 업데이트하여 모든 OpenAI 호환 클라이언트와 함께 작동합니다.
Python SDK 통합
공식 OpenAI Python 패키지를 설치하고 클라이언트를 구성합니다. 기본 URL을 our 서비스로 설정하고 모델을 설정합니다 uncensored.
이 접근 방식을 사용하면 최소한의 변경으로 기존 코드베이스를 사용할 수 있습니다. API는 다음과 같은 표준 매개변수를 지원합니다. temperature 및 top_p 창의성 제어를 위해.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmsabliterated.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)오류 처리에는 속도 제한(429) 또는 잔액 부족(402)을 고려해야 합니다. 크레딧은 선불이며 만료되지 않으므로 실제 토큰 사용량에 대해서만 지불합니다.
Node SDK 설정
커스텀 베이스 URL을 사용하여 OpenAI Node 클라이언트를 초기화합니다. 사용 uncensored 모든 완료에 대한 모델 ID.
Node 개발자는 다음 라이브러리를 활용할 수 있습니다. axios 또는 공식 SDK를 사용하여 일관된 통합을 수행합니다. API 키는 authorization 헤더를 통해 전달됩니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsabliterated.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);환경 변수에 키를 안전하게 저장하세요. 이 서비스는 표준 JSON 응답을 지원하므로 JavaScript에서 파싱하기 쉽습니다. SSE를 통해 스트리밍을 지원하여 실시간 출력을 제공합니다.
SSE를 통한 스트리밍
stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 실시간 토큰 전달을 위해 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다.
각 청크에는 부분 텍스트가 포함되어 생성되는 대로 출력을 렌더링할 수 있습니다. 마지막 청크에는 청구를 위한 총 토큰 사용량이 포함됩니다.
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)스트리밍은 긴 응답의 지각된 지연 시간을 줄입니다. 사용자가 생각을 바꾸면 스트림을 중단할 수 있습니다. 요청당 최대 출력은 16,000 토큰이거나, 만약 2,048 max_tokens 설정되지 않음.
제한 사항 및 오류
키당 분당 300회 요청의 속도 제한을 준수하세요. 동시성은 키당 최대 8개의 동시 요청으로 제한됩니다.
요청 본문은 8 MB를 초과하지 않아야 합니다. 100,000개의 토큰 컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 완료를 모두 포함합니다. 오류는 표준 HTTP 상태 코드를 반환합니다: 키가 잘못된 경우 401, 크레딧이 없는 경우 402, 속도 제한 초과 시 429.
자주 묻는 질문
Abliterated LLM API는 기존 OpenAI 클라이언트와 호환되나요?
OpenAI와 동일한 엔드포인트와 JSON 구조를 사용합니다. 클라이언트 구성에서 base URL과 API 키만 변경하면 됩니다. 이를 통해 기존 코드베이스를 최소한의 변경으로 사용할 수 있습니다.
요율 제한을 초과하면 어떻게 되나요?
API는 재시도 시기를 알려주는 세부 정보와 함께 429 상태 코드를 반환합니다. 제한은 1분당 300회 요청 및 키당 8개의 동시 요청입니다. 응답 헤더의 토큰 카운트를 통해 사용량을 모니터링할 수 있습니다.
abliterated AI API는 크레딧 및 오류 처리를 어떻게 하나요?
크레딧은 성공적인 토큰 사용에만 과금되며 오류나 거절에는 과금되지 않습니다. 선불 크레딧은 만료되지 않으며 암호화폐로 충전할 수 있습니다. 크레딧이 부족하면 자금을 추가할 때까지 요청이 402 오류를 반환합니다.