API 문서

Base URL 및 인증

어떤 OpenAI SDK에서도 제공된 베이스 URL을 사용하여 연결하세요. 엔드포인트는 https://api.unrestrictedcodingai.com/v1. API 키를 다음에 전달하세요 Authorization Bearer 토큰으로 헤더를 사용합니다. 이는 표준 라이브러리와의 호환성을 보장하면서 필터링 없는 LLM 경험을 제공합니다.

Copycurl https://api.unrestrictedcodingai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how the async await pattern works in JavaScript"}]
  }'

인증은 엄격합니다. 키가 없거나 유효하지 않으면 API가 401 오류를 반환합니다. 키가 활성 상태이며 Google 또는 이메일을 통해 생성된 계정과 연결되어 있는지 확인하세요.

POST /v1/chat/completions

코딩 프롬프트를 채팅 완성 엔드포인트로 보내세요. 모델 ID는 다음과 같습니다. uncensored. 이 단일 모델은 lawful adult 용도로 콘텐츠 거부 없이 모든 텍스트 생성을 처리합니다. 컨텍스트, 스타일, 출력을 당신이 제어합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

메시지 배열로 요청 본문을 구성하세요. 시스템은 표준 OpenAI 형식을 기대합니다. 이 접근 방식은 프롬프트 및 코드 생성 작업에 대한 완전한 자율성을 유지할 수 있게 합니다.

GET /v1/models

GET 엔드포인트를 사용하여 사용 가능한 모델을 확인하십시오. 이는 목록을 반환합니다 uncensored 모델입니다. 무거운 페이로드를 보내기 전에 연결을 확인하려면 이를 사용하십시오. 서비스 상태에 대한 빠른 확인입니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

응답에는 모델 ID와 객체 유형이 포함됩니다. 이 메타데이터는 애플리케이션이 동적으로 적응하는 데 도움이 됩니다. 이 단순한 API 설계에는 임베딩이나 다른 모델 유형이 없습니다.

스트리밍 및 토큰 사용량

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream true로 설정합니다. 이를 통해 토클이 서버 전송 이벤트(SSE)를 통해 전달됩니다. 토큰 사용 세부 정보는 마지막 청크에 나타납니다. 이는 긴 코드 블록에 대한 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)

부분 출력물을 효율적으로 처리하세요. API는 개발자 자율성을 우선시하므로 도착하는 각 토큰을 처리합니다. 이 방법은 실시간 코딩 어시스턴트나 vibe coding 워크플로우에 이상적입니다.

함수 호출 및 JSON 모드

구조화된 출력을 위해 함수 호출을 사용하세요. 설정 response_format 수신하여 {"type": "json_object"} 엄격한 JSON 형식을 위해. 이는 코드 파서가 깨끗한 데이터를 받도록 보장합니다. 도구 정의는 messages 배열에 전달됩니다.

이 모델은 지원함 tool_choice 강제 실행을 위한. 이는 신뢰성이 중요한 에이전트 기반 코딩 작업에 중요합니다. 결정론적 구조가 필요한 자동화 워크플로우에 사용하세요.

속도 제한 및 제약 조건

분당 300개 요청 제한을 준수하세요. 키당 동시 요청은 8개로 제한됩니다. 요청 본문 크기는 8MB를 초과할 수 없습니다. 이러한 제한은 남용을 방지하면서 비용을 낮게 유지합니다.

402 오류는 사전 결제된 잔액이 부족함을 의미합니다. 오류 및 거절된 요청은 무료이므로 성공적으로 완료된 요청에 대해서만 요금이 부과됩니다. 컨텍스트 윈도우는 입력과 출력을 합쳐 총 100,000 토큰입니다.