API 참조: 무차별 모델

인증 및 Base URL

API 키를 기본 URL https://api.claudepricingpertoken.com/v1. 키는 Google 또는 이메일을 통해 가입한 직후 생성됩니다. 이를 Authorization Bearer 토큰으로 설정합니다.

첫 번째 요청

다음으로 표준 채팅 완료 요청을 보내세요 /v1/chat/completions 엔드포인트입니다. 모델 ID를 uncensored 거부 응답이 최소화되도록 조정된 오픈 웨이트 모델에 접근하세요. 이 요청은 선불 잔액에서 토큰을 소모합니다.

오류와 거부는 무료이므로 예상치 못한 청구에 대해 걱정하지 않고 실험할 수 있다는 점을 기억하세요. 시스템은 성공적인 토큰 생성에 대해서만 청구합니다.

Python SDK 통합

OpenAI Python 클라이언트를 베이스 URL로 설정하세요. 이를 통해 기존 코드베이스를 대대적으로 수정하지 않고도 사용할 수 있습니다. 모델 ID는 uncensored.

Node.js SDK 설정

커스텀 베이스 URL을 사용하여 OpenAI Node 클라이언트를 초기화합니다. 이는 채팅 완료를 위한 표준 SDK 메서드와의 호환성을 보장합니다. GPT-4 또는 Claude에 전달하는 것과 동일한 매개변수를 전달할 수 있습니다.

스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true. API는 Server-Sent Events(SSE)를 반환합니다. 스트림의 마지막 청크에는 토큰 사용량 세부 정보가 포함됩니다. 이는 실시간 UI 업데이트에 이상적입니다.

제한 사항 및 할당량

각 키는 분당 300개의 요청과 8개의 동시 요청을 허용합니다. 컨텍스트 창은 총 100,000 토큰을 지원합니다. 본문 크기가 8 MB를 초과하는 요청은 거부됩니다. 429 오류에 도달하면 재시도 전에 기다리세요.

cURL

Copycurl https://api.claudepricingpertoken.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List current pricing tiers per input and output token"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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