빠른 시작: Python & JS와 함께 통합하기

필수 조건 및 베이스 URL 설정

먼저 올바른 엔드포인트에 클라이언트를 연결하세요. 우리는 다음 URL에서 OpenAI 호환 API를 호스팅합니다. https://api.grokuncensoredversion.com/v1. Google 또는 이메일 가입을 통해 얻은 활성 API 키가 하나 필요합니다. 전송해야 하는 모델 식별자는 "uncensored". 이는 단일 오픈 가중치 모델이며, GPT나 Grok으로의 라우팅 레이어가 아닙니다. 코드를 작성하기 전에 환경 변수에 기본 URL과 키를 설정하세요.

공식 OpenAI SDK 설치

공식 라이브러리를 사용하여 인증을 자동으로 처리하세요. 표준 패키지 관리자를 통해 패키지를 설치하세요. 클라이언트는 이전에 구성한 환경 변수를 읽습니다. 이 방법은 추가 구성 단계 없이 Python 및 Node.js 생태계 모두에서 작동합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

첫 번째 채팅 완료 요청 수행하기

표준 chat.completions 텍스트 출력을 받기 위한 요청입니다. 모델은 합법적인 성인 주제에 대해 콘텐츠 거절 없이 답변합니다. 입력 비용은 1M 토큰당 $0.15이며, 출력 비용은 1M 토큰당 $0.50입니다. 오류와 거절은 크레딧을 차감하지 않습니다. 간단한 프롬프트로 연결성을 테스트할 수 있습니다.

Copycurl https://api.grokuncensoredversion.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the current server latency metrics."}]
  }'

실시간 출력을 위한 스트리밍 활성화

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true토큰이 도착할 때마다 서버 전송 이벤트(SSE)를 받게 됩니다. 이는 반응형으로 느껴지는 채팅 인터페이스를 구축하는 데 중요합니다. 마지막 청크에는 청구 확인을 위한 총 토큰 사용량이 포함됩니다. 스트리밍은 표준 OpenAI 프로토콜과 정확히 동일하게 작동합니다.

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)

JSON 모드 및 함수 호출 구성

JSON 모드를 사용하여 출력을 신뢰할 수 있게 구조화합니다. 설정 response_format 수신하여 {"type": "json_object"}함수 호출을 위한 도구도 정의할 수 있습니다. 다음과 같은 매개변수 사용 temperature 및 top_p 무작위성을 제어합니다. 이 모델은 추가 구성 없이 이러한 표준 기능을 지원합니다.

レートと制限の処理 (300 RPM)

엄격한 제한에 맞춰 사용량을 모니터링하세요. 키당 분당 300회 요청 및 8개의 동시 요청이 제공됩니다. 요청 본문은 8 MB 미만이어야 합니다. 속도 제한을 초과하면 429 오류가 발생합니다. 인증 실패는 401을 반환하고, 크레딧 부족은 402를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000개의 토큰을 지원하며, 최대 출력은 16,000개의 토큰입니다.