인증 및 Base URL 설정
대시보드에서 키를 생성하고 SDK를 지정된 엔드포인트에 연결하세요. 베이스 URL은 HTTPS://api.claudetoken.cc/v1로, 구성 파일의 표준 OpenAI 프록시 주소를 대체합니다. 이 단일 변경으로 모든 요청이 uncensored 추론 엔진으로 라우팅되며 OpenAI 호환 클라이언트와의 완전한 호환성을 유지합니다.
- 키 생성 페이지로 이동하여 Google로 계속하거나 이메일과 비밀번호를 사용하세요.
- 생성된 API 키를 즉시 복사하세요. 이 키는 한 번만 표시됩니다.
- 환경 변수 또는 구성 객체를 설정하여 새 기본 URL을 가리키도록 하세요.
curl https://api.claudetoken.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "calculate the total token usage for this prompt"}]
}'첫 채팅 완료 요청 보내기
모델에서 필터링 없는 응답을 받으려면 표준 채팅 완료 페이로드를 보내세요. 전용 uncensored 가중치에 액세스하려면 모델 식별자 uncensored를 사용하세요. 이 요청 구조는 표준 OpenAI 엔드포인트를 반영하므로 애플리케이션 논리를 수정하지 않고도 공급업체를 바꿀 수 있습니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.claudetoken.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)응답에는 choices 배열에 생성된 텍스트가 포함됩니다. 표준 모델이 거부할 수 있는 성인 또는 논쟁적인 주제를 요청하여 무검열 특성을 즉시 확인할 수 있습니다.
온도, top_p 및 시드 구성
표준 샘플링 매개변수를 사용하여 uncensored 모델의 창의성과 재현성을 제어하세요. temperature 값을 조정하여 무작위성에 영향을 주고, top_p는 nucleus sampling 임계값을 제한합니다. seed를 설정하면 동일한 입력이 동일한 출력을 생성하므로 디버깅이나 재현 가능한 콘텐츠 생성에 중요합니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.claudetoken.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);이 파라미터들은 OpenAI API에서 작동하는 방식과 정확히 동일합니다. 결정론적인 응답을 위해 온도를 낮추거나 더 창의적이고 제약이 적은 텍스트 생성을 위해 온도를 높여 출력 스타일을 미세 조정할 수 있습니다.
JSON 모드 및 함수 호출 활성화
프로그램용 API 상호작용을 구성하려면 JSON 모드를 활성화하거나 함수 호출을 위한 도구를 정의하세요. response_format을 json_object로 설정하여 모델을 엄격한 JSON 출력 모드로 강제하면 애플리케이션에서 데이터를 구문 분석하는 데 이상적입니다. 요청에 함수 스키마를 정의하여 모델이 특정 작업을 실행할 수도 있습니다.
stream = 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)이 기능은 포맷 오류에 대한 걱정 없이 무장 해제된 LLM을 자동화된 워크플로우에 통합할 수 있게 합니다. 모델은 제공된 스키마를 준수하여 하류 프로세스를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 추출을 보장합니다.
ストリーミングレスポンスと使用量の処理
스트리밍을 활성화하여 서버 전송 이벤트(SSE)를 통해 토큰을 실시간으로 수신하세요. 이 방법은 지각된 지연 시간을 줄이고 생성되는 대로 uncensored 출력을 표시할 수 있게 합니다. 스트림의 마지막 청크에는 토큰 사용량 통계가 포함되어 있으며, 이는 선불 크레딧에서 차감됩니다.
콘텐츠 필터와 관련 없는 오류 및 거절은 토큰을 소모하지 않지만 표준 속도 제한이 적용됩니다. 이 접근 방식은 실패한 연결에 대한 낭비를 피하고 실제 추론 작업에 대해서만 요금이 부과되도록 보장합니다.
속도 제한 및 컨텍스트 창 이해하기
분당 300회 요청과 키당 8개의 동시 요청이라는 엄격한 제한 내에서 요청량을 모니터링하세요. 컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 완성을 합쳐 최대 100,000 토큰을 지원하며, 요청당 최대 출력 길이는 16,000 토큰입니다. max_tokens을 지정하지 않으면 기본 출력 제한은 2,048 토큰입니다.
429 오류는 속도 제한에 도달했음을 나타내며, 401 오류는 일반적으로 API 키가 유효하지 않거나 만료되었음을 의미합니다. 추론 요청에 자금이 부족함을 나타내는 402 오류를 피하려면 사전 결제된 크레딧이 활성화되어 있는지 확인하세요.
