Apertus ia API Documentation
단일 API 키와 표준 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용하여 기존 도구를 검열 없는 ia에 연결하세요.
1. Quickstart: Connect Your First Request
기본 URL은 https://api.apertusia.com/v1입니다. API 키를 Authorization 헤더에 전달하세요. 모델 식별자는 uncensored입니다. 이 설정은 모든 OpenAI 호환 클라이언트에서 작동합니다.
연결성을 즉시 테스트하려면 이 cURL 명령을 사용하세요. YOUR_API_KEY를 실제 키로 바꾸세요.
curl https://api.apertusia.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 python libraries for web scraping"}]
}'인증 오류는 401을 반환합니다. 잔액 부족은 402를 반환합니다. 속도 제한은 429를 반환합니다.
2. 지원되는 매개변수: Temperature, Top P, Seed
temperature로 무작위성을, top_p로 다양성을, seed로 재현성을 제어하세요. 이러한 매개변수는 표준 OpenAI 관례를 따릅니다. 균형 잡힌 출력을 원하면 temperature를 0.7로, 더 높은 창의성을 원하면 1.0으로 설정하세요. top_p를 사용하여 상위 확률 질량으로 샘플링을 제한하세요. seed 매개변수는 디버깅을 위해 동일한 출력을 보장합니다.
로컬 테스트용 Python 코드 예시:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apertusia.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)
3. 서버 전송 이벤트를 사용한 스트리밍 응답
stream: true를 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 서버 전송 이벤트(Server-Sent Events)를 통해 청크를 반환합니다. 각 청크에는 부분 텍스트와 토큰 사용량 데이터가 포함됩니다. 이는 긴 응답에 대한 지각된 지연 시간을 줄입니다. SSE 이벤트를 처리하여 UI를 실시간으로 업데이트하세요.
공식 SDK를 사용한 Node.js 예제:
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apertusia.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);
4. 함수 호출 및 JSON 모드 구성
response_format에 {"type": "json_object"}를 사용하여 엄격한 JSON 출력을 생성하세요. 이는 프로그래밍 파이프라인을 위한 구조화된 데이터를 보장합니다. 요청 본문에 tools 배열을 제공하여 함수 호출을 활성화하세요. 모델은 예상된 형식으로 도구 호출을 반환합니다. tool_choice를 사용하여 특정 동작을 강제하세요.
5. 요청 제한 및 요청 크기 제한
각 API 키는 분당 300개의 요청을 지원합니다. 동시 요청은 키당 최대 8개로 제한됩니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다. 컨텍스트 창은 총 100,000개의 토큰을 저장할 수 있습니다. 요청당 최대 출력은 전체 100,000토큰 창까지 가능합니다. 잘림을 피하려면 max_tokens을 설정하지 않거나 높은 값으로 설정하세요. 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다. 환불은 제공되지 않지만, 청구 오류는 지원팀을 통해 수정됩니다.
6. 인증 및 오류 처리
대시보드를 통해 키를 생성하세요. Google 로그인 또는 이메일을 사용하세요. 키가 즉시 표시됩니다. 이를 Authorization: Bearer 헤더에 포함하세요. 유효하지 않은 키는 401을 반환합니다. 429 오류는 속도 제한 소진을 의미합니다. 402 오류는 선불 크레딧이 고갈되었음을 의미합니다. USDT 또는 USDC로 충전하세요. 크레딧은 만료되지 않습니다.
스트리밍
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)Common queries
What is the uncensored ia model context window?
이 모델은 100,000 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다. 여기에는 프롬프트와 완성 텍스트가 모두 포함됩니다. 출력에 대한 별도의 제한이 없습니다: 응답은 창에 남은 모든 공간을 사용할 수 있습니다.
How do I handle streaming responses in Python?
요청 시 <code>stream</code> 매개변수를 <code>true</code>로 설정하세요. 각 청크를 처리하려면 응답 객체를 반복하세요. 자동 SSE 파싱을 위해 공식 SDK를 사용하세요.
What happens if I hit the rate limit?
API에서 429 상태 코드를 반환합니다. 짧은 지연 후 다시 시도할 수 있습니다. 각 키는 분당 300개의 요청을 허용합니다. 필요한 경우 추가 키를 생성하여 동시성을 높일 수 있습니다.
지금 키를 확보하세요
등록하고 키를 가져온 후, 엔드포인트를 설정하세요. 완료.