통합 빠른 시작

인증 및 Base URL

환경에서 베이스 URL과 API 키를 설정하세요. 당사 API는 HTTPS://api.aiwithnofilter.com/v1에 위치하며 모든 표준 OpenAI 호환 클라이언트를 받습니다. 대시보드에서 Google 또는 이메일로 키를 생성한 후 베어러 토큰으로 전달하세요. 이렇게 하면 추가 헤더 없이 모든 요청이 올바르게 인증됩니다.

Copycurl https://api.aiwithnofilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "generate a python function to parse json logs"}]
  }'

첫 번째 완료 전송

모델 id "uncensored"와 함께 /v1/chat/completions으로 POST 요청을 보내세요. 표준 JSON 형식으로 시스템 프롬프트와 사용자 메시지를 보내세요. API는 즉시 텍스트 응답을 반환하며, 애플리케이션 로직에 바로 사용할 수 있습니다. 이는 역할극, 창작 글쓰기 또는 제한 없는 텍스트 생성 작업에 적합합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

SSE를 사용한 스트리밍 응답

요청 본문에서 stream을 true로 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 토큰이 생성되는 대로 서버 전송 이벤트(SSE)를 전송하여 실시간 표시를 가능하게 합니다. 각 청크에는 부분 텍스트가 포함되며 최종 이벤트에는 사용 데이터가 포함됩니다. 이는 긴 출력을 기다리는 사용자의 지각된 지연 시간을 줄입니다.

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)

함수 호출 및 JSON 모드

모델이 호출할 수 있는 함수를 정의하기 위해 tools 매개변수를 사용하세요. tool_choice를 전달하여 특정 동작을 강제하거나 모델이 결정하도록 하세요. response_format을 json_object로 설정하여 JSON 모드를 활성화하면 엄격한 스키마 준수가 보장됩니다. 이는 백엔드 서비스와의 신뢰할 수 있는 통합을 위해 구조화된 출력을 보장합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

파라미터: Temperature, Top P, Seed

temperature로 창의성을 제어하고 top_p로 다양성을 제어하십시오. 디버깅 중 재현 가능한 출력을 위해 seed를 사용하십시오. 특정 마커에서 생성을 중단하려면 stop 시퀀스를 설정하십시오. 이러한 매개변수는 모델을 전환하지 않고도 모델의 동작에 정밀한 제어를 제공합니다.

분당 300회 요청 제한이 적용됩니다.

토큰 사용량 및 제한 이해하기

컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 completion을 합쳐 총 100,000 토큰입니다. 요청당 최대 출력은 16,000 토큰이며, 명시하지 않을 경우 기본값입니다. 오류와 거절은 토큰을 소모하지 않으므로 실제 사용량에 대해서만 요금이 부과됩니다. 유효하지 않은 키에 대해 401, 잔액 부족에 대해 402, 속도 제한에 대해 429 오류를 적절히 처리하십시오.

크레딧은 만료되지 않아 낭비된 자금이 없음을 보장합니다.