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Uncensored API

Uncensored 추론을 위한 라우터 가격

uncensored LLM API로 거부 응답에 대한 비용을 지불하는 것을 중단하세요. 최소 사용량 없이 입력 토큰 1M당 $0.15의 가격으로 신뢰할 수 있는 OpenAI 호환 추론을 얻으세요.

하나의 호출로 테스트하세요

curl https://api.openrouterpricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the hourly rate for each model tier."}]
  }'
  • 월 구독료 없음
  • 출력 토큰 1M당 $0.50
  • 10만 토큰 컨텍스트 윈도우
$0.151M 입력 토큰당
$0.50출력 토큰 / 100만 개
100,000토큰 컨텍스트
$0.50트라이얼 크레딧
300분당 요청 수

핵심 기능

OpenAI 호환

라우팅 복잡성 없이 표준 엔드포인트 및 SDK를 사용한 코드 변경 없는 드롭인 통합.

거부 없는 모델

Uncensored 모델은 불필요한 콘텐츠 필터나 차단 없이 논쟁적인 주제를 답변합니다.

투명한 토큰 가격 정책

실제 사용된 토큰에 대해서만 결제하며, 오류 및 거부된 요청에는 비용이 발생하지 않습니다.

암호화폐 충전

USDT 또는 USDC로 충전하고 큰 입금 시 보너스 크레딧을 받으세요.

100k 컨텍스트 윈도우

프롬프트와 응답의 합계 제한이 100,000 토큰인 긴 문서를 처리합니다.

벤더 락인 없음

표준 기본 URL 구조는 다양한 LLM 제공업체 간 마이그레이션을 쉽게 만듭니다.

セットアップガイド

검열 없는 API. 최소 사용량 없음.

  1. API 키 받기

    Google 또는 이메일로 가입하여 즉시 키를 받으세요.

  2. 충전 크레딧

    카드 없이 계정에 암호화폐 자금을 추가하세요.

  3. Start Inference

    기본 URL로 SDK를 설정하고 요청을 즉시 보내세요.

이 API로 구축하세요

창의적 글쓰기

성숙한 주제에 대한 콘텐츠 필터에 부딪히지 않는 제한 없는 내러티브를 생성하세요.

데이터 추출

전체 커버리지를 위해 100k 컨텍스트 윈도우를 사용하여 긴 문서를 파싱하세요.

研究分析

표준 모델의 중립적 어조 없이 논쟁적인 주제의 unfiltered 요약을 얻으세요.

사용자 지정 에이전트

중단 없이 신뢰할 수 있는 도구 실행이 필요한 함수 호출 에이전트를 실행하세요.

무차별적 LLM 공급업체를 검증하기 위한 6단계

제공업체를 확인하려면 단일 uncensored 모델, 투명한 토큰당 요금, 월별 오버헤드 제로를 확인하세요. API가 벤더 종속성 없이 엄격히 OpenAI 호환인지 확인하세요. 선불 크레딧이 만료되지 않고 오류가 무료인지 확인하세요. 입력이 사적으로 유지되며 학습에 사용되지 않는지 확인하세요. 마지막으로 스트리밍 지원 및 함수 호출 제한을 테스트하세요. 복잡성만 추가하고 비용을 낮추지 않는 다중 벤더 애그리게이터를 피하세요.

3. 무차별 AI 분야의 일반적인 가격 함정 3가지

숨겨진 비용 및 경직성

  • 거부 청구: 많은 제공업체는 모델이 요청을 거부하더라도 토큰에 대해 요금을 부과합니다. 당사는 성공적인 출력에 대해서만 청구하므로 오류는 무료입니다.
  • 최소 지출: 구독은 사용량과 관계없이 월 구독료를 강제합니다. 우리는 월별 오버헤드가 없는 선불 크레딧을 사용합니다.
  • 복잡한 티어: 다중 벤더 집계는 비용을 혼란스럽게 합니다. 당사는 하나의 투명하고 uncensored된 모델을 $0.15/$0.50 per 1M 토큰에 제공합니다.

open router pricing

당사의 무차별 API는 월간 부가 비용 없이 투명하게 토큰당 요금을 책정하며, 벤더 종속 없이 안정적인 NSFW 추론이 필요한 개발자를 타겟으로 합니다.

직접 비용 비교

Uncensored 추론 비용은 입력 토큰 1M당 $0.15, 출력 토큰 1M당 $0.50입니다. 구독료 없이 실제 사용량에 대해서만 요금이 부과됩니다.

최소 사용량 없음

$0.50 트라이얼 크레딧으로 시작하세요. 7일 동안 유효하며, 암호화폐 충전 시 +5%부터 보너스 크레딧을 제공합니다.

간단한 통합

표준 /v1/chat/completions 엔드포인트. 기본 URL을 당사 API로 변경하여 즉시 호환성을 확보하십시오.

긴 컨텍스트를 위한 실제 토큰 비용 계산

당신의 무검열 LLM 청구는 입력 및 출력량에 따라 엄격하게 결정됩니다. 100k 토큰 프롬프트가 백만 토큰당 $0.15의 속도로 처리된다고 가정해 보세요. 해당 입력 비용은 정확히 $0.01입니다. 모델이 고품질 텍스트로 16,000토큰을 생성하면 출력 요금은 $0.008입니다. 세션 총 비용은 $0.023입니다. 선불 크레딧은 이러한 정확한 사용량 지표에 대해 숨겨진 요금이나 구독 오버헤드 없이 적용됩니다.

OpenAI 호환 제공업체에서 3단계로 마이그레이션

기존 클라이언트의 세 가지 구성 필드를 업데이트하여 제한 없는 API로 전환하세요.

  1. 베이스 URL을 다음으로 교체하세요 https://api.openrouterpricing.com/v1.
  2. 새 API 키를 입력하세요.
  3. 모델 ID를 uncensored.

콘텐츠 거부 없이 텍스트 생성을 시작하는 데 필요한 모든 것은 입력 토큰 1M당 $0.15코드는 표준 OpenAI SDK와 호환됩니다.

개발자들이 묻습니다: 비검열 API 신뢰성 및 한도

분당 300개의 요청과 8개의 동시 연결을 지원합니다. 우리의 Uncensored LLM은 100,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 처리하여 긴 프롬프트가 임의의 잘림 없이 원본이 유지되도록 합니다. 오류와 거부 응답은 토큰을 소모하지 않으므로 유효한 출력에 대해서만 요금이 부과됩니다. SSE를 통한 스트리밍을 통해 토큰을 실시간으로 처리할 수 있습니다. 복잡한 애그리게이터와 달리 우리는 하나의 안정적인 엔드포인트를 제공합니다: POST /v1/chat/completions. 이 단순성은 통합 마찰을 크게 줄입니다.

자주 묻는 질문

오픈라우터의 비검열 모델 요금제는 당사의 비검열 LLM과 비교했을 때 어떤가?

당사의 요금은 입력 토큰 100만 개당 $0.15, 출력 토큰 100만 개당 $0.50입니다. 이 모델은 벤더 종속 없이 uncensored 추론을 제공합니다. 오류 및 거부 시 요금이 부과되지 않아 모든 요청에 대해 투명한 과금을 보장합니다.

uncensored API 사용에 월 구독료를 지불해야 하나요?

아니요. 당사는 실제 토큰 사용량에 대해 청구하며 월별 추가 비용이 없습니다. 7일 유효 기간의 $0.50 체험 크레딧으로 시작할 수 있습니다. 선불 크레딧은 만료되지 않으므로 소비한 금액만큼 정확히 지불합니다.

API 크레딧 충전을 위해 수락되는 결제 방법은 무엇인가요?

우리는 USDT(TRC20) 또는 USDC(Base)로만 암호화폐 결제를 받습니다. 충전 금액은 $20에서 $500 사이이며, 최대 +15%까지 보너스가 제공됩니다.

uncensored 모델의 컨텍스트 윈도우 크기는 얼마나 되나요?

이 모델은 프롬프트와 완성을 합쳐 100,000개의 토큰을 처리할 수 있는 컨텍스트 창을 지원합니다. 요청당 최대 16,000개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 긴 문서를 작은 청크로 나누지 않고도 처리할 수 있습니다.

API 키 사용량은 요청량이나 속도에 의해 제한되나요?

네, 각 키는 분당 300회 요청과 동시에 8개의 요청을 처리할 수 있습니다. 최대 요청 본문 크기는 8MB입니다. 계정당 하나의 활성 키는 비제약 모델에 대한 단순하고 안전한 접근을 보장합니다.

uncensored 모델은 합법적인 성인 콘텐츠를 거부하나요?

아니요, 합법적인 성인, 허구적, 또는 논쟁적 주제에 대해 거부 없이 응답합니다. 유일한 제한은 미성년자 관련 성 콘텐츠입니다. 프롬프트는 학습 데이터로 사용되지 않으므로 입력의 프라이버시가 보장됩니다.

API 키 받기

등록하고 키를 가져온 후 기본 URL을 업데이트하세요. 해야 할 일이 이것뿐입니다.

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