Abliterated AI 채팅 API 문서

빠른 시작: 첫 번째 요청 보내기

연결성 확인 및 uncensored 동작 확인을 위해 간단한 채팅 완료를 보내세요. API는 표준 chat/completions 페이로드를 사용하여 합법적인 성인 사용에 콘텐츠 필터 없이 텍스트 응답을 반환합니다. 진행하려면 유효한 API 키와 올바른 베이스 URL이 필요합니다. 모델이 예상대로 응답하는지 확인하기 위해 짧은 프롬프트로 시작하세요.

모델 ID는 uncensored컨텍스트 윈도우는 총 100,000개 토큰을 지원합니다. 출력 제한은 요청당 적용됩니다. 큰 페이로드를 보내기 전에 크레딧을 확인하세요. 402 오류는 잔액 부족을 나타냅니다.

복잡한 라우팅보다 원시 처리량을 우선시합니다. 타사 프록시가 요청에 간섭하지 않습니다. 이 인프라는 신뢰성이 필요한 개발자를 위해 구축되었습니다. 아래 예제를 사용하여 빠르게 통합하세요.

인증 및 Base URL

가입 직후 즉시 전송되는 고유한 API 키를 사용하세요. 모든 요청을 인증하려면 Authorization: Bearer <key> 헤더. 기본 URL은 https://api.abliteratedaichat.com/v1. 이는 공식 OpenAI SDK 및 호환 클라이언트 라이브러리와의 호환성을 보장합니다.

키를 안전하게 보관하세요. 계정당 하나의 키만 허용되며, 새 키는 이전 키를 대체합니다. 접근 권한을 분실한 경우 대시보드에서 새 키를 생성할 수 있습니다. 유효하지 않은 키의 경우 401 오류가 반환됩니다. 키를 클라이언트 측 코드에 노출하지 마세요.

가입에는 이메일 또는 Google 계정만 필요합니다. 전화번호가 필요하지 않습니다. 크레딧은 만료되지 않습니다. 환불은 제공되지 않지만 청구 오류는 지원을 통해 해결됩니다. 깔끔한 코드를 위해 환경 변수에 키를 사용하세요.

SSE를 통한 스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. 생성되는 대로 서버 전송 이벤트(SSE)를 통해 토큰을 수신합니다. 마지막 청크에는 청구 및 추적을 위한 총 토큰 사용량이 포함됩니다. 이는 긴 형식의 역할극이나 글쓰기 작업의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다.

SSE 스트림을 주의 깊게 파싱하세요. 비데이터 이벤트를 무시하세요. 토큰 델타를 연결하여 전체 응답을 복원하세요. 모델은 합법적인 성인 콘텐츠를 거부하지 않으므로 스트리밍은 NSFW 채팅봇 시나리오에서 원활하게 작동합니다. 고처리량 세션 중 429 속도 제한을 모니터링하세요.

스트리밍은 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. 생성된 텍스트를 즉시 표시할 수 있습니다. 즉각적인 피드백을 기대하는 채팅 인터페이스에 사용하세요. 클라이언트에서 부분 응답을 올바르게 처리해야 합니다.

JSON 모드 및 함수 호출

사용 response_format with {"type": "json_object"} 구조화된 출력을 강제합니다. 이는 데이터 파싱이나 다른 시스템과의 통합에 중요합니다. 함수 호출은 표준을 통해 작동합니다 tools 및 tool_choice 매개변수입니다. 모델은 복잡한 제약 조건이 있더라도 지시를 정확하게 따릅니다.

먼저 간단한 도구로 함수 호출을 테스트하세요. 모델이 스키마를 따르는지 확인합니다. Abliterated 모델은 많은 무검열 대안보다 지시 따름 성능이 우수합니다. 그러나 제약 조건이 많은 긴 프롬프트는 여전히 편차를 유발할 수 있습니다. 항상 JSON 출력을 검증하세요.

필요한 경우 스트리밍과 JSON 모드를 결합하세요. 마지막 청크에는 사용량 통계가 포함됩니다. 함수 호출은 Uncensored LLM 통합에 유연성을 추가합니다. 구조화된 데이터가 필요한 에이전트 아키텍처 또는 자동화 워크플로우에 사용하세요.

파라미터: Temperature, Top P 및 Stop 시퀀스

조정 temperature 창의성 또는 결정론. 사용 top_p nucleus sampling을 위해. Set stop 특정 마커에서 생성을 중단하기 위한 시퀀스. 이러한 매개변수는 모델의 동작을 제어합니다. 낮은 온도는 더 일관된 출력을 제공합니다. 높은 온도는 무작위성을 증가시킵니다.

사용 사례에 맞는 적절한 값을 찾기 위해 실험하세요. 역할극은 높은 온도에 유리합니다. 코딩 작업은 정밀도를 위해 낮은 온도가 필요할 수 있습니다. API는 모든 표준 매개변수를 지원합니다: seed, presence_penalty, 그리고 frequency_penalty. 최적의 결과를 위해 이를 조정하세요.

스톱 시퀀스는 다중 턴 대화에 유용합니다. 모델이 원하는 지점 이후로 계속 생성하는 것을 방지합니다. 응답을 깔끔하게 구조화하려면 이를 사용하세요. JSON 모드와 결합하여 신뢰할 수 있는 데이터 추출을 구현하세요. 프로덕션 배포 전에 철저히 테스트하세요.

속도 제한 및 동시성

분당 키당 제한은 300회 요청입니다. 키당 동시 요청은 8개로 제한됩니다. 요청 본문 크기는 8MB로 제한됩니다. 이러한 제한은 공정한 사용과 안정적인 성능을 보장합니다. 제한을 초과하면 429 오류가 반환됩니다. 지수 백오프로 재시도 로직을 구현하세요.

스로틀링을 방지하려면 사용량을 모니터링하세요. 높은 동시성은 요청이 큰 경우 제한을 트리거할 수 있습니다. 컨텍스트 윈도우는 100,000개 토큰입니다. 최대 출력은 요청당 16,000개 토큰입니다. 오류 및 거절은 무료이므로 실패한 요청에는 크레딧이 소모되지 않습니다.

통합을 그에 맞게 계획하세요. 버스트 트래픽에는 큐잉을 사용하세요. API는 높은 처리량을 효율적으로 처리합니다. SLA 보장은 없지만 인프라는 신뢰성을 위해 구축되었습니다. 문제가 있으면 지원팀에 문의하세요. 무단 사용을 방지하기 위해 키를 안전하게 보관하세요.

cURL

Copycurl https://api.abliteratedaichat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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