Abliter API 퀵스타트

Base URL 및 인증

제공된 베이스 URL과 고유한 API 키를 사용하여 API에 연결하세요. 엔드포인트는 다음에 위치합니다. https://api.abliter.cc/v1인증 Bearer 토큰으로 헤더를 사용합니다. 이 설정은 모든 표준 OpenAI 호환 클라이언트 라이브러리에서 작동합니다. 인증은 간단합니다: 대시보드에서 키를 생성하고 코드에 붙여넣으세요. 기본 접근을 위해 복잡한 OAuth 흐름이나 보조 토큰이 필요하지 않습니다. 키는 즉시 필터링 없는 모델 기능에 대한 접근 권한을 부여합니다.

첫 번째 요청 보내기

표준 chat completions 엔드포인트를 사용하여 첫 번째 호출을 수행하세요. 이 요청은 프롬프트를 보내고 텍스트 응답을 받습니다. curl이나 다른 HTTP 클라이언트를 사용하여 연결성을 테스트할 수 있습니다. 모델 ID는 uncensored페이로드에서 모델을 올바르게 지정하세요. 이 간단한 구조를 사용하면 복잡한 애플리케이션을 구축하기 전에 통합이 작동하는지 확인할 수 있습니다. API는 텍스트를 직접 반환하여 기존 워크플로우와의 호환성을 보장합니다.

Copycurl https://api.abliter.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current server status?"}]
  }'

Python SDK 통합

공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하여 당사 API와 상호작용하세요. 클라이언트를 초기화하기 전에 base URL과 API 키를 설정하세요. 이 방법은 익숙한 코드 구조를 활용하면서도 당사 비검열 모델에 접근할 수 있게 해줍니다. 최소한의 보일러플레이트로 메시지를 보내고 응답을 받을 수 있습니다. 라이브러리는 직렬화 및 연결 관리를 자동으로 처리합니다. 이 방법은 백엔드 서비스나 스크립트 기반 자동화에 이상적입니다. 코드를 깔끔하고 유지보수 가능하게 유지해 줍니다.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliter.cc/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 SDK 통합

Node SDK를 사용하여 JavaScript 또는 TypeScript 프로젝트에 API를 통합하세요. Base URL과 자격 증명으로 클라이언트를 구성하세요. 이렇게 하면 비동기 함수 내에서 요청을 원활하게 처리할 수 있습니다. 필요에 따라 스트리밍 또는 동기식 응답을 관리할 수 있습니다. SDK는 깔끔한 코드를 위한 최신 async/await 패턴을 지원합니다. 이를 통해 웹 서버나 CLI 도구에 API를 쉽게 임베드할 수 있습니다. 환경이 필요한 Node 버전을 지원하는지 확인하세요.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミングレスポンスの処理

서버 전송 이벤트를 사용하여 실시간 토큰 생성을 위한 스트리밍을 활성화하세요. 이 기능은 생성되는 대로 텍스트를 표시하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. API는 응답이 완료될 때까지 데이터 청크를 전송합니다. 마지막 청크에서 토큰 사용량 세부 정보를 확인할 수 있습니다. 스트리밍은 채팅 인터페이스와 실시간 애플리케이션에 필수적입니다. 지각된 지연 시간을 줄이고 사용자를 참여 상태로 유지합니다. 클라이언트가 증분 데이터 스트림을 올바르게 처리하도록 구성하세요.

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)

제한 사항, 오류 및 컨텍스트 윈도우

API는 안정성을 위해 특정 제한을 적용합니다. 키당 분당 300회 요청 및 8회 동시 요청이 가능합니다. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000 토큰을 지원하며 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 401 에러는 유효하지 않은 키를, 402 에러는 크레딧 부족을 의미합니다. 429 상태 코드는 속도 제한에 도달했음을 나타냅니다. 8MB 본문 크기를 초과하는 요청도 실패합니다. 크레딧은 만료되지 않으므로 원하는 속도로 충전할 수 있습니다. 이러한 제약은 모든 사용자에게 높은 가용성을 유지하는 데 도움이 됩니다.