빠른 시작: 무제한 채팅 완료

openai 호환 클라이언트

개발 환경에 맞는 SDK를 선택하세요. API는 표준 OpenAI 규약을 따르므로 호환되는 라이브러리를 사용하여 요청을 보낼 수 있습니다.

• Python 개발자는 다음을 설치해야 합니다. openai package.
• Node.js 사용자는 다음을 실행합니다 openai npm 패키지입니다.
• 다른 언어의 경우 공식 SDK 또는 표준 HTTP 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

이 방식은 기존 도구와의 광범위한 호환성을 보장하고 프로젝트 통합을 단순화합니다.

베이스 URL 및 API 키 구성

클라이언트 설정에서 API 키와 사용자 정의 기본 URL을 설정하세요. 이렇게 하면 요청이 표준 OpenAI 엔드포인트가 아닌 당사 서버로 전달됩니다.

구성

대시보드에서 생성된 키를 사용하고 다음을 가리키세요 https://api.priceapiseekdeep.com/v1. 이 구조는 다음을 변경하여 모든 OpenAI 호환 클라이언트와 함께 작동합니다. base_url 및 api_key 매개변수입니다.

프롬프트는 콘텐츠 거부 없이 처리되므로 창작 글쓰기 및 코딩 작업에 이상적입니다.

첫 번째 요청 만들기

연결성을 테스트하기 위해 표준 채팅 완료 요청을 보내세요. 모델 ID를 uncensored 조정된 모델에 접근하세요.

• 를 설정하세요 model 파라미터를 uncensored.
• 시스템 및 사용자 메시지를 에 포함하세요 messages 배열입니다.
• API는 텍스트 출력을 직접 반환합니다.

이 테스트는 키가 정상 작동하며 입력 토큰에 대해 크레딧이 올바르게 차감되는지 확인합니다.

실시간 출력을 위해 스트리밍을 활성화하세요

스트리밍을 활성화하려면 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 생성되는 대로 토큰을 순차적으로 반환하여 지각된 지연 시간을 개선합니다.

• 서버 전송 이벤트 스트림에서 토큰 읽기.
• 최종 청크에는 총 토큰 사용 통계가 포함되어 있습니다.
• 이 방법은 채팅 인터페이스와 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.

스트리밍은 모델이 프롬프트를 처리하는 동안 사용자의 대기 시간을 줄여줍니다.

함수 호출과 JSON 모드를 사용하고

프로그래밍 상호 작용을 위해 구조화된 출력을 활용하세요. JSON 모드를 활성화하려면 설정 response_format 수신하여 {"type": "json_object"} 일관된 구문 분석을 위해.

• 다음에 도구를 정의하세요 tools 파라미터.
• 設定 tool_choice 함수 호출을 제어합니다.
• 다음과 같은 매개변수를 사용하세요 temperature 및 top_p 출력 무작위성을 조정하세요.

이 기능 세트는 외부 파싱 로직 없이 복잡한 워크플로우를 지원합니다.

토큰 사용량 및 제한 이해

서비스 경계 내에 머무르려면 사용량을 모니터링하세요. 컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 완료를 합해 100,000개의 토큰을 지원합니다.

• 요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다.
• 미지정 시 기본 최대 출력은 2,048 토큰입니다.
• 속도 제한은 키당 분당 300회 요청입니다.

프리미엄 크레딧은 만료되지 않으며 오류는 잔액을 소모하지 않습니다. 이 구조는 월별 구독 없이 고볼륨 개발을 지원합니다.

cURL

Copycurl https://api.priceapiseekdeep.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send 5000 messages to test rate limits"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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