KiApi 문서: 5분 내 통합

시작하기: 기본 URL 및 인증

KiApi는 OpenAI API와 완전히 호환됩니다. 기존 SDK 및 클라이언트 생태계를 활용하려면 base_url을 조정하면 됩니다. 모든 요청의 기본 URL은 https://api.kiapis.com/v1입니다. 인증은 등록 후 대시보드 페이지에서 발급받은 API 키로만 수행됩니다. 이 키는 HTTP 헤더 Authorization: Bearer <IHR_API_SCHLÜSSEL>에 포함되어 전송해야 합니다. 언제든지 새 키를 생성할 수 있으며, 이때 기존 키는 무효화됩니다.

다른 서비스와 달리 임베딩이나 파인튜닝을 위한 복잡한 엔드포인트를 제공하지 않습니다. 우리의 초점은 순수 텍스트 생성에 있습니다. KiApi은(는) 무검열 응답에 최적화된 모델로의 직접 연결입니다. 첫 번째 요청을 보내기 전에 환경을 올바르게 구성하세요.

POST /v1/chat/completions: 텍스트 생성

API의 핵심은 POST /v1/chat/completions 엔드포인트입니다. 여기에서 메시지 목록(시스템, 사용자, 어시스턴트)을 보내고 텍스트 응답을 받습니다. 모델 ID 파라미터는 uncensored로 설정해야 합니다. 응답은 동기식이며 생성된 텍스트 조각과 토큰 사용 메타데이터를 즉시 포함합니다.

요청 구조는 표준 형식을 따릅니다. 컨텍스트를 명확하게 구조화하기 위해 역할을 정의할 수 있습니다. 시스템은 입력을 처리하고 모델의 학습된 동작을 기반으로 응답을 생성합니다. 이는 챗봇부터 텍스트 분석에 이르기까지 거의 모든 텍스트 애플리케이션의 주요 방법입니다.

Kopierencurl https://api.kiapis.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

응답에는 생성된 콘텐츠가 포함된 JSON 객체가 포함됩니다. 애플리케이션에서 계속 사용하려면 content 영역을 응답에서 추출하세요. 표준 응답에는 요청당 비용과 같은 추가 메타데이터가 반환되지 않으며, 이러한 정보는 대시보드에서 확인할 수 있습니다.

서버 전송 이벤트(SSE)를 사용한 스트리밍

즉각적인 출력이 필요한 애플리케이션의 경우 KiApi은(는) 서버 전송 이벤트(SSE)를 통한 스트리밍을 지원합니다. 요청 본문에 "stream": true를 설정하여 활성화하세요. 전체 응답을 기다리는 대신 생성된 텍스트를 단계적으로 포함하는 JSON 패치의 스트림을 받습니다.

이는 즉각적인 피드백이 사용자 경험을 향상시키는 채팅 인터페이스에 특히 유용합니다. KiApi 스트리밍 API를 사용하면 지연 시간을 줄이고 실시간 대화의 느낌을 생성할 수 있습니다. 클라이언트는 스트림이 종료될 때까지 스트림을 파싱하고 조각을 연결해야 합니다.

Kopierenstream = 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)

스트리밍 중 토큰 사용 통계는 종종 스트림 마지막 이벤트에서 반환됩니다. 이는 실제 생성 길이를 기반으로 정확한 과금을 가능하게 합니다. 클라이언트 코드가 스트림 종료를 올바르게 처리하여 자원을 적절히 해제하도록 하십시오.

툴 호출 및 함수 호출

모델은 툴 호출(함수 호출이라고도 함)을 지원합니다. 이는 LLM이 애플리케이션의 특정 기능이나 작업을 나타내는 구조화된 JSON 데이터를 반환할 수 있게 합니다. 요청 본문에 사용 가능한 툴을 정의하고 모델은 사용자 입력을 기반으로 툴 호출 시기를 결정합니다.

툴 정의 구조는 OpenAI 표준을 따릅니다. 여러 툴을 지정할 수 있으며 모델은 가장 적합한 툴을 선택합니다. 응답에는 백엔드 로직에서 실행할 수 있는 툴 호출 목록이 포함됩니다. 이는 KiApi의 기능을 순수 텍스트 생성을 훨씬 넘어 확장합니다.

Kopierenfrom openai import OpenAI

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

툴 호출을 사용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하세요. 모델은 툴에 대한 매개변수를 JSON 형식으로 직접 제공합니다. 응답에 외부 파서를 사용할 필요가 없으며 구조가 모델에서 직접 제공되기 때문입니다. 이는 기존 시스템과의 통합을 훨씬 더 쉽고 신뢰할 수 있게 만듭니다.

GET /v1/models: 사용 가능한 모델

GET /v1/models 엔드포인트는 API를 통해 액세스할 수 있는 사용 가능한 모델을 나열합니다. 이는 사용 가능한 모델을 동적으로 확인하거나 모델 ID를 확인하는 데 유용합니다. 일반적으로 uncensored 모델 목록을 받게 됩니다.

응답에는 ID, 소유자, 생성 날짜와 같은 모델 메타데이터가 포함됩니다. 일부 다른 API와 달리 표준 응답에는 최대 컨텍스트 길이나 특정 가격이 직접 포함되지 않습니다. 이러한 정보는 문서나 대시보드에서 확인해야 합니다. 그러나 이 엔드포인트는 클라이언트 자동 구성에 필수적입니다.

Kopierenimport OpenAI from "openai";

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

이 엔드포인트를 사용하여 애플리케이션을 미래의 변경 사항에 맞게 조정하세요. 새 모델이 추가되면 이 목록에 자동으로 표시됩니다. 현재 uncensored 모델은 유일한 사용 가능한 모델이며 무검열 콘텐츠에 최적화된 대규모 언어 모델이라는 설명으로 특징지어집니다.

속도 제한 및 오류 코드

서비스 안정성을 보장하기 위해 특정 제한이 적용됩니다. API 키당 분당 300개의 요청이 허용됩니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다. 이러한 제한을 초과하면 HTTP 상태 코드 429 Too Many Requests를 받습니다. 지수 백오프로 재시도를 구현하도록 애플리케이션을 계획하세요.

다른 일반적인 오류 코드로는 API 키가 유효하지 않을 때 401 Unauthorized, 크레딧이 고갈되었을 때 402 Payment Required이 있습니다. KiApi은(는) 선불 모델을 사용하므로 크레딧이 없는 요청은 즉시 거부됩니다. 계정 잔액을 정기적으로 확인하세요.

컨텍스트 창은 입력과 출력을 합쳐 100,000 토큰입니다. 이 제한을 초과하면 오류 메시지가 반환됩니다. KiApi은(는) 명확한 규칙과 투명한 제한을 중시하는 개발자를 위한 신뢰할 수 있는 솔루션입니다.