프록시 gpt API 문서

인증 및 Base URL

API 키를 다음에 보내세요 Authorization header를 사용하여 https://api.proxygpt.cc/v1. 이 서비스는 OpenAI 호환 API이므로 기존 통합 로직을 다시 작성할 필요가 없습니다. 기본 URL만 업데이트하고 자격 증명을 표준 헤더 형식으로 삽입하면 됩니다. 계정당 활성 키가 하나 제공되며, 새 키를 생성하면 이전 키가 즉시 무효화됩니다. 이는 복잡한 라우팅 오버헤드 없이 단순함을 유지합니다. 전화번호 확인 없이 Google 또는 이메일 로그인으로 키를 즉시 얻을 수 있습니다.

첫 번째 요청

연결을 테스트하기 위해 표준 채팅 완료 호출을 수행하세요. 모델 ID는 uncensored 합법적인 성인 주제에 대한 콘텐츠 거부 없이 텍스트 생성을 처리합니다. 선택한 파라미터로 직접 응답을 얻습니다. 이 방식은 엔터프라이즈 기능의 노이즈 없이 모델에 직접 접근하고 싶은 개발자를 위해 설계되었습니다. 요청 본문은 최소한의 구조로 단순합니다.

Copycurl https://api.proxygpt.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fetch https api with python requests library"}]
  }'

이것은 즉시 텍스트 응답을 반환합니다. 시스템은 프롬프트를 학습에 사용하지 않습니다. 톤을 조정하기 위해 다양한 temperature 및 top-p 값을 실험해 볼 수 있습니다. 이는 특정 사용 사례에 적합한 신뢰할 수 있는 무검열 GPT 대체 모델입니다.

Python SDK

사용자 정의 base URL이 있는 공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하세요. 이 방법은 특정 벤더에 종속되지 않도록 보장합니다. 필요에 따라 다른 프록시 서비스로 쉽게 전환할 수 있습니다. 코드 구조는 표준 구현과 동일하게 유지됩니다. 클라이언트를 당사 base URL로 지정하고 키를 제공하기만 하면 됩니다. 이 방법은 temperature 및 stop.

Copyfrom openai import OpenAI

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

응답 객체에는 생성된 텍스트와 토큰 사용량이 포함됩니다. 결과를 반복하여 콘텐츠를 추출할 수 있습니다. 이는 개발자가 당사 무검열 LLM을 애플리케이션에 통합하는 가장 일반적인 방법입니다. HTTP 세부 사항을 자동으로 처리합니다.

Node SDK

Node.js 환경에서 올바른 베이스 URL을 사용하여 OpenAI 클라이언트를 초기화하세요. 이를 통해 채팅 완료를 위한 친숙한 메서드를 사용할 수 있습니다. 다른 모든 OpenAI 호환 서비스와 동일한 매개변수를 전달할 수 있습니다. 코드는 간결하고 읽기 쉽습니다. 표준 SDK 외에 추가 의존성을 설치할 필요가 없습니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

응답에는 전체 완료 데이터가 포함됩니다. 메시지 콘텐츠에 직접 액세스할 수 있습니다. 이는 서버 측 생성 작업에 효율적입니다. 프록시는 기본 네트워크 요청을 처리하므로 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다. 이는 프로젝트 확장을 위한 저렴한 LLM API 옵션입니다.

스트리밍 응답

스트리밍을 활성화하려면 stream true로 설정하세요. 생성되는 대로 부분 응답을 보냅니다. 전체 완료를 기다리지 않고 사용자에게 실시간으로 텍스트를 표시할 수 있습니다. 서버는 각 토큰에 대해 서버 전송 이벤트(SSE)를 보냅니다. 마지막 청크에는 요청의 전체 토큰 사용량이 포함됩니다. 이는 즉각적인 피드백이 필요한 채팅 인터페이스에 유용합니다.

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)

스트림 이벤트를 처리하여 최종 텍스트를 누적하세요. 프록시 GPT 서비스는 스트리밍이 안정적이고 일관되도록 보장합니다. 사용자가 마음을 바꾸면 스트림을 조기에 취소할 수 있습니다. 이는 불필요한 토큰 사용을 줄이고 크레딧을 절약합니다. 이는 반응형 사용자 경험의 핵심 기능입니다.

속도 제한 및 오류

API는 신뢰성을 위해 엄격한 속도 제한을 적용합니다. 분당 최대 300회, 키당 최대 8회의 동시 요청이 제한됩니다. 이 한도를 초과하면 429 오류가 발생합니다. 인증 오류는 유효하지 않은 키에 대해 401을 반환하며, 자금 부족은 402 오류를 발생시킵니다. 컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 완성을 합쳐 100,000개의 토큰입니다. 출력의 최대 크기는 16,000개 토큰이며, 더 낮은 값을 지정하지 않는 한 기본값입니다. max_tokens요청 본문 크기는 8 MB 미만으로 유지하세요. 이러한 제한은 명확하고 일관됩니다. 숨겨진 스로틀링을 걱정할 필요가 없습니다. 이 서비스는 예측 가능한 성능이 필요한 개발자를 위해 설계되었습니다. 오류는 무료이므로 성공적인 완료에 대해서만 요금이 부과됩니다.