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Base URL 및 인증

사용 https://api.glmdocs.com/v1 베이스 URL로 사용합니다. API 키를 Authorization: Bearer header. 가입 후 즉시 키를 받습니다. 전화번호가 필요하지 않습니다. 키는 계정별로 고유합니다. 새 키를 생성할 때 이전 키를 대체하세요. 키를 안전하게 보관하세요.

Copycurl https://api.glmdocs.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how to parse JSON in Python"}]
  }'

인증은 표준 방식입니다. 모든 OpenAI SDK가 여기서 작동합니다. 베이스 URL을 변경하세요. API 키를 설정하세요. 그게 전부입니다. 오류는 표준 HTTP 코드를 반환합니다. 키가 유효하지 않으면 401을 사용하고, 잔액이 부족하면 402를 사용합니다.

Python을 사용한 첫 번째 요청

공식 Python SDK를 사용하여 첫 번째 프롬프트를 보내세요. 패키지를 설치하세요. base URL을 설정하세요. 클라이언트를 가져오세요. chat completion을 호출하세요. 모델 ID는 "uncensored"입니다. 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 반환합니다. 추가 구성이 필요 없습니다. 응답에는 생성된 텍스트가 포함됩니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

이러한 구성은 간단한 스크립트에 적합합니다. 나중에 매개변수를 조정할 수 있습니다. 모델은 합법적인 성인 주제를 거부하지 않습니다. 당사 서버에서 실행되며, 사용한 토큰만큼만 지불합니다. 오류는 크레딧을 차감하지 않으며, 거부 응답은 무료입니다.

Node.js 통합

표준 클라이언트를 사용하여 Node.js에 통합하세요. 환경 변수를 설정하세요. 클라이언트를 초기화하세요. 완료를 요청하세요. 응답을 처리하세요. 코드는 간단합니다. 동일한 모델 ID를 사용하세요. SDK가 직렬화를 처리합니다. 구조화된 데이터를 얻습니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Node.js 사용자는 다음이 필요합니다

스트리밍 응답

실시간 출력을 위해 스트리밍을 활성화하세요. stream 플래그를 설정하세요. 생성되는 대로 청크를 받습니다. 마지막 청크에는 토큰 사용량이 포함됩니다. 이는 비용 추적을 돕습니다. SSE가 지원됩니다. 데이터 스트림을 구문 분석하세요. 텍스트를 점진적으로 표시하세요. 사용자는 즉시 진행 상황을 볼 수 있습니다.

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)

스트리밍은 지각된 지연 시간을 줄여줍니다. Python과 Node 모두에서 작동합니다. 토큰 수는 끝에 나타납니다. 총 사용량을 위해 합산하세요. 오류는 스트림을 중단합니다. 연결 끊김을 원활하게 처리하세요. 컨텍스트 창이 큽니다. 토큰을 염두에 두세요.

함수 호출 및 JSON 모드

구조화된 출력을 위해 함수 호출을 사용하세요. 요청에 도구를 정의하세요. 모델은 유효한 JSON을 반환합니다. 엄격한 출력을 위해 JSON 모드를 활성화하세요. 설정 response_format 수신하여 json_object. Temperature는 무작위성을 조절합니다. Top_p는 다양성을 제한합니다. Stop 시퀀스는 생성을 중단합니다. Seed는 재현성을 보장합니다.

존재도 및 빈도 패널티는 반복을 조정합니다. 코딩 작업에 사용하세요. 도구는 이미지를 전달할 수 있습니다. 함수 인자는 문서를 허용합니다. OCR 우회 불필요. 이 모델은 멀티모달 입력을 처리합니다. 에이전트에 강력합니다. 도구를 신중하게 구성하세요. 경계 사례를 테스트하세요.

속도 제한 및 컨텍스트

속도 제한은 분당 300회입니다. 동시 요청 수는 최대 8개입니다. 요청 본문 크기는 8 MB 미만이어야 합니다. 컨텍스트 윈도우는 100,000 토큰입니다. 여기에는 프롬프트와 완료 토큰이 모두 포함됩니다. 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 기본 출력은 2,048 토큰입니다. 설정 max_tokens 이를 확장합니다.

에러는 명확한 코드를 반환합니다. 401은 유효하지 않은 키를 의미합니다. 402는 크레딧이 없음을 의미합니다. 429는 속도 제한을 의미합니다. 대시보드에서 사용량을 확인하세요. 크레딧은 만료되지 않습니다. 선불 잔액은 모든 호출을 커버합니다. 크립토는 충전 전용입니다. USDT 또는 USDC.