API 문서

Base URL 및 인증

의 기본 URL은 uncensored llm 입니다 https://api.obliteratedmodels.com/v1API 키를 전달하여 인증합니다. Authorization header. 모든 요청에는 선불 크레딧을 검증하기 위해 이 키가 포함되어야 합니다. 시스템은 유효하지 않은 키를 401 권한이 있는 계정만 토큰을 소비할 수 있도록 보장합니다.

빠른 시작: 첫 번째 요청

엔드포인트를 테스트하기 위한 첫 번째 요청을 수행하세요. 콘텐츠 필터 없이 텍스트를 생성하기 위해 간단한 프롬프트를 보내세요. 다음 curl 명령어는 기본 구조를 보여줍니다.

Copycurl https://api.obliteratedmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List all active ports on the server"}]
  }'

생성된 텍스트를 포함하는 JSON 응답을 예상합니다. 이는 API가 실행 중이며 크레딧이 활성화되었음을 확인합니다.

Python SDK 통합

프로그래매틱 접근을 위한 공식 OpenAI Python SDK를 사용하세요. 설정 base_url 당사 엔드포인트로 설정하고 키를 제공하십시오. 모델 ID는 uncensored이 접근 방식은 재시도 및 JSON 파싱을 자동으로 처리합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

호출 chat.completions.create() 프롬프트를 사용합니다. 응답 객체는 생성된 콘텐츠를 직접 포함합니다.

Node.js SDK 설정

동일한 기본 URL로 클라이언트를 초기화하세요. API 키를 Bearer 토큰으로 전달합니다. Node SDK는 일관성을 위해 Python 구조를 반영합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

원하는 매개변수와 함께 완료 엔드포인트를 호출합니다. 이 방법은 서버 측 통합 및 웹 앱에 적합합니다.

스트리밍 응답 (SSE)

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 토큰별로 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 이는 긴 출력에 대한 지각된 지연 시간을 줄입니다. 토큰 사용량 세부 정보는 마지막 청크에 나타납니다.

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)

SSE 스트림을 파싱하여 텍스트를 실시간으로 표시하세요. 이는 채팅 인터페이스 및 실시간 대시보드에 이상적입니다.

속도 제한 및 제약 조건

키당 분당 300회 요청 및 8개의 동시 연결로 제한됩니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다. 이 한도를 초과하면 429 컨텍스트 윈도우 지원은 총 100,000개의 토큰입니다. 크레딧이 부족하면 오류가 발생합니다. 402 이러한 제한은 모든 미리 충전된 사용자에게 공정한 사용을 보장합니다.