빠른 시작 가이드

필수 조건: SDK 및 키

API 키를 대시보드에서 검색하고 선호하는 언어 SDK를 설치하세요. 이 서비스는 표준 인증 헤더를 사용하므로 키를 안전하게 전달하기만 하면 됩니다. 회원가입에 전화번호가 필요 없으며, 키는 생성 직후 표시됩니다. Google 또는 이메일 자격 증명을 사용하여 패널에 접근할 수 있습니다.

선택한 SDK 버전이 개발 환경에서 지원되는지 확인하세요. 가장 나은 호환성을 위해 최신 안정판 릴리스를 권장합니다. 시스템은 표준 OpenAI 호환 클라이언트를 지원하므로 설정 과정이 크게 간소화됩니다.

• 키 페이지에서 Google 또는 이메일로 가입하세요.
• 생성된 API 키를 즉시 복사하세요.
• 선호하는 언어용 SDK를 설치합니다.

Base URL 구성

클라이언트를 전용 무검열 베이스 URL로 지정하고 모델 식별자를 설정하세요. 엔드포인트는 HTTPS://api.llmwithoutrestrictions.com/v1입니다. 모든 요청에 대해 모델 ID를 "uncensored"로 설정해야 합니다. 이렇게 하면 제한 없는 출력을 위해 특별히 튜닝된 오픈 웨이트 모델을 사용할 수 있습니다.

인증은 Bearer 토큰 헤더에 기반합니다. 제공된 대로 키를 정확히 전달하세요. 베이스 URL 구조를 수정하지 마세요. API는 temperature 및 top_p와 같은 표준 매개변수를 지원합니다. 창의성과 결정론을 제어하기 위해 이러한 값을 조정할 수 있습니다.

첫 번째 요청 보내기

연결성 및 응답 품질을 확인하기 위해 간단한 채팅 완료를 실행합니다. 아래 curl 명령을 사용하여 직접 요청을 보내세요. 이는 API 키가 작동하며 표준 가드레일 거부 없이 텍스트를 반환하는지 확인합니다.

Copycurl https://api.llmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five libraries for Rust async programming"}]
  }'

응답에는 생성된 텍스트가 choices 배열에 포함됩니다. 토큰 소비를 모니터링하려면 사용 통계를 확인하십시오. 이 방법은 더 큰 애플리케이션에 통합하기 전에 빠른 검증에 이상적입니다.

Python SDK 통합

Python에서 기본 URL과 API 키로 클라이언트를 초기화합니다. OpenAI SDK 또는 호환 가능한 라이브러리를 사용하세요. 모델을 명시적으로 "uncensored"로 설정합니다. 이 방식은 재시도 및 JSON 파싱을 자동으로 처리합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

코드 스니펫은 단순한 메시지 교환을 보여줍니다. 문맥을 위해 여러 메시지를 전달할 수 있습니다. 시스템은 대화 창 전반에 걸쳐 상태를 유지합니다. 이를 통해 복잡한 라우팅 로직 없이도 대화형 에이전트를 쉽게 구축할 수 있습니다.

Node SDK 통합

올바른 베이스 URL을 사용하여 Node.js 클라이언트를 구성하세요. API 키를 헤더에 전달하세요. 모델 ID를 "uncensored"로 지정하세요. 이는 JavaScript 애플리케이션 전반에 걸쳐 일관된 동작을 보장합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

생성된 콘텐츠를 추출하기 위해 응답 데이터를 처리하세요. SDK는 HTTP 연결을 효율적으로 관리합니다. Express 라우트 또는 서버리스 함수에 통합할 수 있습니다. 구조는 표준 OpenAI 응답을 반영하여 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다.

스트리밍 응답 및 제한 사항

스트리밍을 활성화하여 서버 전송 이벤트를 통해 토큰을 실시간으로 수신하세요. 이는 긴 출력물의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다. 마지막 청크에는 전체 토큰 사용량 통계가 포함되어 있습니다. 일관성을 유지하려면 모델 매개변수를 "uncensored"로 설정하세요.

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)

키당 분당 요청 수는 300개로 제한됩니다. 컨텍스트 윈도우는 입력과 출력을 합쳐 100,000토큰을 지원합니다. 요청당 최대 출력은 16,000토큰입니다. 401 또는 402와 같은 오류는 무료입니다. 남용을 방지하기 위해 속도 제한이 엄격하게 적용됩니다. 요청 본문은 8MB 미만으로 유지하세요.