빠른 시작: 첫 API 호출

Base URL 및 인증

API 키는 모든 요청을 인증합니다. Authorization 헤더에 Authorization Bearer 토큰으로 헤더를 사용합니다. 베이스 URL을 사용하세요 https://api.textspolitical.com/v1 모든 엔드포인트에 대해. 이 URL은 표준 OpenAI SDK 및 호환 가능한 모든 클라이언트와 함께 작동합니다. 귀하의 키는 구독료 없이 비검열 모델에 대한 접근 권한을 부여합니다.

첫 번째 채팅 완료 전송

POSTリクエストを送信 /v1/chat/completions 프롬프트를 사용합니다. 모델 ID는 uncensored. 합법적인 성인 콘텐츠를 필터링하지 않고 텍스트로 응답합니다. 이러한 직접적인 응답 형식은 대량 정치 메시지 생성에 이상적입니다. 연결을 확인하려면 다음 예시를 사용하세요.

Copycurl https://api.textspolitical.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three benefits of digital surveys for campaign outreach"}]
  }'

Python 및 Node SDK 사용 중

통합을 단순화하려면 공식 OpenAI 라이브러리를 사용하세요. 초기화 시 기본 URL과 API 키를 전달하세요. Python SDK는 JSON 직렬화를 자동으로 처리합니다. Node SDK는 JavaScript 환경에서 유사한 기능을 제공합니다. 두 도구 모두 temperature와 top_p와 같은 필요한 매개변수를 지원합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

SSE를 사용한 스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true토큰이 생성되는 동안 서버 전송 이벤트(SSE)를 받습니다. 이는 긴 정치적 텍스트의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다. 토큰 사용량 세부 정보는 마지막 청크에 나타납니다. 이 방법은 실시간 채팅 인터페이스나 라이브 텍스트 생성에 필수적입니다.

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)

함수 호출 및 JSON 모드

사용 response_format 설정 json_object 구조화된 데이터를 위해. 함수 호출을 통해 모델이 정의된 도구를 출력할 수 있습니다. 이는 설문 조사 데이터나 태그가 지정된 정치적 메시지에 유용합니다. 또한 설정 tool_choice 특정 동작을 강제합니다. 스키마가 예상 출력 형식과 일치하는지 확인하세요.

속도 제한 및 제약 조건

키당 분당 요청 수는 300개로 제한됩니다. 동시 요청 수는 최대 8개로 제한됩니다. 각 요청 본문은 8MB 미만이어야 합니다. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000토큰을 지원합니다. 오류 및 거절은 크레딧을 소모하지 않습니다. 이러한 제한을 활용하여 재시도 로직을 효과적으로 설계하세요.