uncensored 완료 통합 가이드

필수 조건: SDK 설치 및 환경 변수

언어용 공식 SDK를 설치하고 요청을 보내기 전에 자격 증명을 내보내세요. 포털에서 API 키가 필요하며 선택한 런타임의 표준 라이브러리가 필요합니다. 이렇게 하면 코드가 즉시 엔드포인트에 인증할 수 있습니다.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai npm install openai
• 내보내기 OPENAI_API_KEY 대시보드의 키를 사용합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

base_url 및 API 키 구성

클라이언트를 전용 엔드포인트로 연결하여 표준 모델 제한을 우회하세요. 설정 base_url 수신하여 https://api.gptnsfw.cc/v1 생성한 키를 사용합니다. 이 단일 변경으로 트래픽을 비차별 인프라로 보냅니다.

• Base URL: https://api.gptnsfw.cc/v1
• 모델 ID: uncensored

Copyimport OpenAI from "openai";

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

첫 번째 POST /v1/chat/completions 요청 수행하기

시스템 및 사용자 프롬프트와 함께 표준 완료 요청을 보내세요. 모델은 합법적인 성인 주제에 대한 일반적인 콘텐츠 필터 없이 텍스트 응답을 반환합니다. 다음을 사용하세요 uncensored 페이로드에서 모델 ID를 사용합니다.

Copycurl https://api.gptnsfw.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the full API response for the /v1/messages endpoint"}]
  }'

ストリーミングレスポンス (SSE) とトークン使用量の処理

SSE를 사용하여 토큰을 생성하는 대로 스트리밍하여 실시간 출력을 제공합니다. 마지막 청크에는 요청의 총 토큰 사용량이 포함됩니다. 이 방법은 긴 형식의 역할극이나 스토리 생성의 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)

구조화된 데이터 출력을 위한 JSON 모드 강제

response_format을 설정하여 유효한 JSON 출력을 강제하세요. response_format 수신하여 {"type": "json_object"}. 이는 구조화된 데이터를 구문 분석하거나 다른 애플리케이션에 결과를 공급할 때 중요합니다. 모델은 대화형 여백을 추가하지 않고 이 형식을 엄격히 준수합니다.

온도, top_p 및 정지 시퀀스 구성

조정 temperature 및 top_p 출력의 창의성 또는 결정론을 제어합니다. 사용 stop 특정 마커에서 생성을 중단하기 위한 시퀀스. 이러한 매개변수는 무검열 챗봇의 동작에 정밀한 제어를 제공합니다.