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공식 SDK로 시작하기

선호하는 언어 클라이언트를 사용해 즉시 텍스트 생성을 시작하세요. API는 표준 채팅 완료 인터페이스를 그대로 따르므로, 베이스 URL과 API 키만 변경하면 기존 인프라의 로직 변경 없이 바로 사용할 수 있습니다.

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

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Base URL 및 인증

고유한 API 키를 인증 헤더에 포함하여 전용 base URL로 모든 요청을 보냅니다. 이 키는 에 대한 모든 요청에 필요한 유일한 자격 증명입니다. /v1/chat/completions 엔드포인트.

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

채팅 완료 엔드포인트

uncensored 모델에서 원시 텍스트 출력을 받기 위해 텍스트 데이터를 보내세요. 를 사용하세요. uncensored 일반적인 기업용 가드레일을 우회하는 튜닝된 버전에 액세스하려면 모델 ID를 사용합니다. 엔드포인트는 생성 과정에 대한 정밀한 제어를 위한 온도, top_p 및 중단 시퀀스를 포함한 표준 JSON 페이로드를 지원합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

스트리밍 및 도구 사용

요청 본문에 stream 매개변수를 true로 설정하여 실시간 토큰 전달을 활성화하세요. 이는 최종 청크에 총 토큰 사용량을 포함하는 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환하여 청구 투명성을 제공합니다. response_format 파라미터.

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)

매개변수 및 한도

표준 매개변수를 사용하여 모델 동작을 제어하세요. temperature와 seed와 같은 매개변수를 사용하되 시스템의 하드 제한을 존중하세요. 각 요청은 최대 100,000개의 토큰을 컨텍스트 윈도우로 포함할 수 있으며, 호출당 최대 출력은 16,000개의 토큰입니다. max_tokens을 지정하지 않으면 기본 출력은 2,048개의 토큰으로 제한됩니다.