빠른 시작: 무검열 API 통합하기

필수 조건 및 베이스 URL

다음으로 이동하세요 API 키 받기 페이지. Google로 로그인하거나 이메일만으로 계정을 생성하세요. 즉시 유효한 키가 하나 발급됩니다. 전화번호는 필요하지 않습니다. 모든 요청의 베이스 URL은 https://api.llmserverless.com/v1. 이 엔드포인트는 표준 OpenAI SDK와 함께 작동합니다. 클라이언트 구성의 기본 URL을 여기에 가리키도록 변경하세요. API 키는 모든 요청을 인증합니다. 안전하게 보관하세요. 이는 서버리스 LLM 인프라에 액세스하는 데 필요한 유일한 자격 증명입니다.

인증 및 헤더

모든 요청에는 Authorization 헤더 값 Bearer YOUR_API_KEY. 이 헤더는 계정을 식별하고 사전 결제 잔액에 대한 사용량을 추적합니다. 이 헤더가 없으면 서버는 401 오류를 반환합니다. 서버리스 LLM API는 이 표준 형식에 의존합니다. 클라이언트 라이브러리가 이 헤더를 자동으로 삽입하도록 보장하세요. 원시 HTTP 클라이언트를 사용하는 경우 헤더를 수동으로 추가하세요. 잘못된 키는 즉시 거부를 초래합니다. 유효한 키는 콘텐츠 생성으로 진행할 수 있게 합니다.

첫 요청 보내기

을 사용하세요 /v1/chat/completions 텍스트를 생성하는 엔드포인트입니다. 모델 식별자는 uncensored법적 성인 사용에 대해 콘텐츠 거부 없이 답변합니다. 프롬프트를 messages 배열입니다. 시스템은 입력을 처리하고 응답을 반환합니다. 이는 제약을 전혀 두지 않는 순수 추론입니다. 다음과 같은 매개변수를 조정할 수 있습니다. temperature 무작위성을 제어합니다. 컨텍스트 창은 최대 100,000 토큰까지 지원합니다. 이는 긴 대화나 대규모 문서 처리를 가능하게 합니다. 연결을 확인하려면 간단한 프롬프트로 시작하세요.

SSE를 통한 스트리밍 응답

設定 stream: true 요청 본문에 포함하세요. 서버는 부분 응답을 포함하는 서버 전송 이벤트(SSE)를 전송합니다. 이는 지각된 지연 시간을 크게 줄입니다. 생성되는 대로 토큰을 받습니다. 마지막 청크에는 사용량 통계가 포함됩니다. 이는 실시간 애플리케이션에 중요합니다. 커스텀 구현에서는 버퍼링 문제가 흔합니다. SSE 구문 분석을 신중하게 처리하세요. 서버리스 LLM API는 일관된 스트리밍을 보장합니다. 즉각적인 피드백이 중요한 채팅 인터페이스에 이를 사용하세요. 이는 사용자 경험을 극적으로 향상시킵니다.

함수 호출 및 JSON 모드

다음 제공하여 함수 호출 활성화 tools 요청 내의 배열입니다. 모델은 구조화된 도구 호출을 생성할 수 있습니다. 사용 response_format: {"type": "json_object"} JSON 출력을 강제합니다. 이는 데이터 추출 작업에 유용합니다. uncensored LLM API는 이러한 기능을 완전히 지원합니다. 스키마에 사용자 정의 도구를 정의할 수 있습니다. 모델은 제공된 구조를 준수합니다. 이를 통해 백엔드 로직과의 신뢰할 수 있는 통합이 보장됩니다. 먼저 간단한 도구 정의로 테스트하세요. 복잡한 스키마는 유연성을 위해 더 높은 온도 값이 필요할 수 있습니다.

속도 제한 및 제약

각 API 키는 분당 300회 요청으로 제한됩니다. 언제든지 최대 8개의 동시 요청을 보낼 수 있습니다. 요청 본문 크기는 8MB를 초과할 수 없습니다. 이러한 제한은 남용을 방지하고 공정한 사용량을 보장합니다. 속도 제한을 초과하면 429 오류가 발생합니다. 필요시 여러 키를 사용하여 동시성을 늘리세요. 서버리스 LLM API는 높은 처리량을 효율적으로 처리합니다. 예상치 못한 스로틀링을 피하기 위해 사용량을 모니터링하세요. 이러한 제약은 엄격하지만 예측 가능합니다. 원활한 운영을 위해 아키텍처를 그에 맞게 계획하세요.

cURL

Copycurl https://api.llmserverless.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 five fictional superhero names for my app."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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