Uncensored API 빠른 시작

설치 및 설정

에서 Google을 통해 계정을 생성하세요. API 키 받기 페이지. Google로 로그인하거나 이메일과 비밀번호를 사용할 수 있으며 전화번호는 필요하지 않습니다. API 키가 화면에 즉시 표시됩니다. 특수 라이브러리 설치나 복잡한 라우팅 구성이 필요하지 않습니다. API는 표준 chat/completions 엔드포인트를 통해 기존 애플리케이션 로직을 수정하지 않고도 비제거 모델을 쉽게 교체할 수 있습니다.

Base URL 및 인증

전용 base URL을 사용하고 표준 authorization header에 키를 전달하세요. 모든 요청은 https://api.chatgptapiprice.com/v1클라이언트 코드가 기존 도구와 호환되도록 유지하면서 필터링되지 않은 출력을 제공함을 보장합니다. 인증은 표준에 의존합니다. Authorization: Bearer <API_KEY> 형식입니다.

• Base URL: https://api.chatgptapiprice.com/v1
• 헤더: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• 모델 ID: uncensored

Copycurl https://api.chatgptapiprice.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the price per million tokens for this API?"}]
  }'

채팅 완료 엔드포인트

다음으로 메시지 전송 POST /v1/chat/completions 엔드포인트입니다. 모델 ID는 uncensored 거부 응답이 적도록 최적화된 오픈 웨이트 변형에 접근하세요. 다음을 사용하여 어조를 조정할 수 있습니다 temperature 출력을 제한하고 response_formatAPI는 표준 메시지 배열을 system, user, 그리고 assistant 역할.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chatgptapiprice.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 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. 부분 응답의 서버 전송 이벤트(SSE) 스트림을 수신합니다. 마지막 청크에는 전체 토큰 사용량 통계가 포함되어 비용을 정확하게 추적할 수 있습니다. 이 패턴은 Node.js SDK 및 기타 이벤트 기반 클라이언트와 원활하게 작동합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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