API 문서

빠른 시작: 첫 번째 요청 연결

대시보드에서 키를 생성하세요. 모든 요청의 베이스 URL은 HTTPS://api.filterno.cc/v1입니다. Authorization 헤더에 Bearer 토큰으로 키를 전달하세요. 이 설정은 모든 표준 OpenAI 호환 클라이언트에서 작동합니다.

간단한 완료 요청으로 즉시 연결성을 테스트하세요. 이 엔드포인트는 표준 채팅 형식을 허용하며 콘텐츠 필터 없이 원본 텍스트를 반환합니다.

YOUR_API_KEY를 계정에 발급된 문자열로 교체하세요. 요청 본문은 모델과 메시지 내용을 정의합니다. 생성된 텍스트를 포함한 응답을 받습니다.

엔드포인트: POST /v1/chat/completions

POST /v1/chat/completions으로 프롬프트를 전송하세요. 이것이 우리가 지원하는 유일한 채팅 엔드포인트입니다. 배열 형식의 시스템 지시사항과 사용자 메시지를 제공합니다.

식별자는 "uncensored"입니다. 텍스트 입력을 처리하고 텍스트 출력을 반환합니다. 이미지나 오디오 생성을 기대하지 마십시오.

무작위성을 제어하기 위해 temperature를 설정하세요. 높은 값은 더 창의적인 출력을 생성합니다. 낮은 값은 결정적인 결과를 생성합니다. API는 이 엔드포인트에 대해 OpenAI 스키마를 엄격히 따릅니다.

엔드포인트: GET /v1/models

/v1/models로 GET 요청을 사용하여 사용 가능한 모델을 확인하십시오. 이 엔드포인트는 지원되는 모델 ID 목록을 반환합니다. 응답에 "uncensored"가 표시되어야 합니다.

이 엔드포인트는 API 키가 유효한지 확인합니다. 모델 정보도 표시됩니다. 연결 문제 디버깅에 사용하세요.

응답에는 모델 ID와 객체 유형이 포함됩니다. 가격 또는 제한은 나열되지 않습니다. 토큰 요금에 대한 문서를 참조하십시오.

파라미터: Temperature, Top-P 및 Tools

temperature와 top_p로 생성 다양성을 제어하세요. temperature는 확률 분포를 조정합니다. top_p는 낮은 확률의 토큰을 필터링합니다. 함께 작동하여 창의성과 집중력 사이의 균형을 맞춥니다.

구조화된 상호작용을 위해 함수 호출을 사용하세요. 요청 본문에 도구를 정의하세요. 모델은 이러한 함수를 호출할 수 있습니다. 특정 동작을 강제하기 위해 tool_choice를 전달하세요.

생성을 조기에 종료하기 위해 중단 시퀀스를 설정합니다. 재현 가능한 결과를 위해 seed를 사용하세요. Presence 및 frequency penalty는 반복을 줄입니다. 이러한 매개변수는 표준 OpenAI 규약을 따릅니다.

스트리밍 응답 (SSE) 및 토큰 사용량

stream을 true로 설정하여 스트리밍을 활성화합니다. API는 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 각 청크에는 부분 토큰 데이터가 포함됩니다.

토큰 사용량은 마지막 청크에 표시됩니다. 비용 추적을 위해 이를 읽으세요. 스트리밍은 긴 응답에 대한 지각된 지연 시간을 줄여줍니다. 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.

SSE 데이터 구조를 주의 깊게 파싱하세요. 네트워크 중단 시 부드럽게 처리하세요. API는 청크 경계를 통해 데이터 무결성을 보장합니다.

제한 사항, 오류 및 토큰 산술

키당 분당 300회 요청. 동시 요청은 최대 8개로 제한됩니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다.

컨텍스트 윈도우는 100,000 토큰입니다. 여기에는 프롬프트와 생성된 응답이 포함됩니다. 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 사용량을 제한하려면 max_tokens을 설정하세요.

상태 코드를 확인하여 오류를 처리하세요. 401은 유효하지 않은 키를 의미합니다. 402는 크레딧이 없음을 나타냅니다. 429는 속도 제한을 신호합니다. 429의 경우 지수 백오프로 재시도하세요.

cURL

Copycurl https://api.filterno.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five risks in a standard React application."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.filterno.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)