통합 빠른 시작

선호하는 SDK 설치

선호하는 언어용 클라이언트 라이브러리를 설치하세요. 공식 패키지는 인증 및 요청 형식을 자동으로 처리합니다. 이 방식은 HTTP 헤더를 수동으로 관리할 필요가 없습니다.

Python 개발자의 경우 표준 라이브러리가 가장 일반적인 선택입니다. Node.js 사용자는 전용 모듈을 설치해야 합니다. 둘 다 동일한 기본 프로토콜을 지원합니다.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai npm install openai

호환 버전이 설치되어 있는지 확인하세요. SDK는 경량이며 기본 텍스트 생성 작업에 추가 종속성이 필요하지 않습니다.

기본 URL과 키를 설정하세요

전용 인프라를 사용하도록 SDK를 설정하세요. 기본 베이스 URL을 특정 엔드포인트로 교체하여 요청이 올바른 서버로 도달하도록 보장하세요.

API 키는 계정 생성 즉시 생성됩니다. 환경 변수에 안전하게 저장하세요. 이 키는 채팅 완료 엔드포인트로의 모든 후속 요청을 인증합니다.

기본 URL은 HTTPS://api.cheapestllmmodels.com/v1입니다. OpenAI 호환 프로토콜과의 호환성을 보장하려면 이 정확한 문자열을 사용하십시오. SDK에서 필요한 경우를 제외하고는 후행 슬래시를 추가하지 마십시오.

첫 번째 요청을 보내세요

연결성을 확인하기 위해 간단한 완료를 실행합니다. 이 요청은 프롬프트를 보내고 무장 해제된 모델로부터 텍스트 응답을 받습니다. 모델 ID는 "uncensored"로 설정됩니다.

생성된 텍스트가 포함된 응답 객체를 확인하세요. 요청이 성공하면 API에 성공적으로 연결된 것입니다. 이는 인증과 기본 URL이 올바름을 확인합니다.

에러는 일반적으로 유효하지 않은 키 또는 크레딧 부족을 나타냅니다. 상태 코드를 검토하여 문제를 진단하세요. 대부분의 에러는 계정 잔액 또는 키 유효성을 확인하여 해결할 수 있습니다.

cURL

Copycurl https://api.cheapestllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the core features of the API documentation."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)