통합 가이드: 무검열 채팅 완료

Base URL 및 인증

통합의 시작은 base URL입니다. Use https://api.loginllm.com/v1 모든 요청에 대해. 이 엔드포인트는 완전히 OpenAI 호환이므로 클라이언트 로직을 다시 작성하지 않고 기존 키를 교체할 수 있습니다.

인증은 단일 API 키에 기반합니다. 다음을 통해 이 키를 생성하세요. API 키 받기 Google 또는 이메일 비밀번호로 페이지에 접속하세요. 시스템은 계정당 하나의 활성 키를 발급하며, 새 키를 발급하면 이전 키가 즉시 무효화됩니다. 이 키는 선불 크레딧을 제어하므로 안전하게 보관하세요.

의 키를 전달 Authorization Bearer 토큰으로 헤더를 사용합니다. API 자체에는 복잡한 OAuth 흐름이나 세션 쿠키가 필요하지 않습니다.

간단한 curl 명령어로 즉시 연결성을 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 나머지 애플리케이션을 구축하기 전에 네트워크가 서버로의 아웃바운드 HTTPS 트래픽을 허용하는지 확인할 수 있습니다.

chat/completions 엔드포인트

다음으로 메시지 전송 POST /v1/chat/completions 엔드포인트입니다. 이는 텍스트 생성을 위한 표준 인터페이스입니다. 모델을 uncensored 요청 본문에 메시지 목록을 제공하세요.

각 메시지에는 역할(system, user, 또는 assistant) 및 콘텐츠. 시스템은 이러한 입력을 처리하여 완료를 반환합니다. 모델 라우팅을 관리하거나 여러 변형 중 선택할 필요가 없습니다. 우리는 무제한 출력을 위해 최적화된 단일 오픈 가중치 모델을 호스팅합니다.

이 방식은 코드를 단순하게 유지합니다. 여러 모델 버전을 관리하거나 벤더별 특이사항을 처리하는 오버헤드를 피할 수 있습니다. 응답 구조는 OpenAI 형식을 따르므로 광범위한 SDK 호환성을 보장합니다.

정기적으로 잔액을 확인하세요. 크레딧은 실제 토큰 사용량에 따라 차감되며, 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다.

서버 전송 이벤트를 통한 스트리밍

실시간 사용자 경험을 위해 스트리밍을 활성화하려면 설정 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 단일 JSON 객체 대신 서버 전송 이벤트 스트림을 반환합니다.

각 이벤트 청크에는 생성된 텍스트의 일부가 포함됩니다. 이를 UI에 점진적으로 렌더링하면 최종 사용자의 지각된 지연 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 스트림의 마지막 청크에는 요청의 총 토큰 사용량이 포함됩니다.

이 기능은 사용자가 즉각적인 피드백을 기대하는 채팅 인터페이스에 필수적입니다. 이 기능은 메인 스레드를 차단하지 않고 긴 응답을 처리할 수 있게 합니다.

이러한 청크를 수집하기 위한 간단한 이벤트 리스너를 구현하세요. 연결하여 전체 응답을 형성하거나 도착하는 대로 실시간으로 표시하세요.

함수 호출 및 도구들

API는 구조화된 도구 사용을 지원합니다. 함수를 tools 요청 내의 배열입니다. 모델은 사용자 입력에 기반하여 함수를 호출할지 결정할 수 있습니다.

모델이 함수 호출을 생성하면 함수 이름과 인수가 구조화된 형식으로 반환됩니다. 애플리케이션은 함수를 실행하고 결과를 모델에 다시 보내 최종 응답을 생성합니다.

이 기능은 로직을 하드코딩하지 않고도 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다. 외부 데이터 소스, 계산기 또는 사용자 정의 비즈니스 로직을 대화에 직접 통합할 수 있습니다.

툴 정의가 정확해야 합니다. 모델은 각 함수의 예상 입력 및 출력 형식을 이해하기 위해 이러한 스키마에 의존합니다.

컨텍스트 윈도우 및 제한

이 모델은 100,000개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 이 윈도우에는 프롬프트와 completion이 모두 포함됩니다. 다음을 사용하여 최대 출력 길이를 지정할 수 있습니다. max_tokens 파라미터.

If max_tokens이 설정되지 않으면, 응답은 윈도우의 끝까지 이어질 수 있습니다. 더 높은 값을 설정하면 100,000 토큰 제한까지 더 긴 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 상세한 보고서나 코드 스니펫 생성에 유용합니다.

속도 제한을 주의 깊게 모니터링하세요. API는 키당 분당 300회 요청 및 8개의 동시 요청을 허용합니다. 이러한 제한을 초과하면 429 오류가 발생합니다.

요청 본문 크기는 8 MB로 제한됩니다. 큰 컨텍스트 윈도우는 더 많은 크레딧을 소모하므로 메모리 요구사항과 예산을 균형 있게 맞추십시오.

오류 처리 및 토큰 사용량

원활한 사용자 경험을 유지하기 위해 오류를 우아하게 처리하세요. 401 오류는 유효하지 않거나 만료된 API 키를 나타냅니다. 다시 인증하거나 대시보드에서 새 키를 생성하세요.

402 오류는 사전 결제된 크레딧이 부족함을 의미합니다. USDT(TRC20) 또는 USDC(Base)로 충전하여 서비스를 다시 시작하세요. 크레딧은 만료되지 않으므로 편리할 때 언제든지 자금을 추가할 수 있습니다.

429 오류는 속도 제한을 초과했음을 나타냅니다. 클라이언트에서 요청을 자동으로 다시 시도하도록 지수 백오프를 구현하세요. 항상 남은 할당량 정보를 포함하는 응답 헤드를 확인하세요.

토큰 사용량은 마지막 스트림 청크 또는 완료 응답에 보고됩니다. 이 데이터를 사용하여 프롬프트를 최적화하고 비용을 효과적으로 관리하세요.

cURL

Copycurl https://api.loginllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix syntax error in python loop"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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