Mini cpm API 문서

인증 및 Base URL

API 키와 올바른 베이스 URL로 모든 요청을 시작하세요. 호환성을 위해 표준 OpenAI 헤더를 사용합니다. 키로 즉시 무검열 모델에 접근할 수 있습니다. 베이스 URL은 HTTPS://api.cpmmini.com/v1입니다. 헤더 Authorization: Bearer <key>를 사용하세요. 키를 안전하게 보관하세요. 이 키는 선불 크레딧 계정을 식별합니다. 구독료는 없습니다. 사용한 토큰만큼만 지불하세요.

첫 번째 요청

채팅 completion 엔드포인트에 첫 번째 메시지를 보내세요. 이는 키가 작동하고 크레딧이 올바르게 차감되는지 확인합니다. uncensored 모델은 일반적인 거부 없이 응답합니다. 빠른 테스트를 위해 curl을 사용하세요. YOUR_API_KEY를 대시보드에서 얻은 실제 키로 바꾸세요. 이 단계는 연결성 및 지연 시간을 검증합니다. 401 오류는 유효하지 않은 키를 나타냅니다. 실패하는 경우 계정 대시보드를 확인하세요. 응답은 생성된 텍스트를 반환합니다.

Python SDK 통합

프로그래매틱 접근을 위해 공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하세요. 기본 URL을 우리 엔드포인트로 설정하세요. 이렇게 하면 모든 요청이 우리 무검열 모델로 라우팅됩니다. pip를 통해 라이브러리를 설치하세요. 클라이언트 초기화 시 API 키를 전달하세요. uncensored 모델을 요청하세요. SDK가 재시도 및 JSON 파싱을 처리합니다. 이 방법은 기존 봇에 통합을 단순화합니다. 비동기 루프에서도 작동합니다. 호출 후 크레딧 잔액을 확인하세요.

Node SDK 설정

npm 패키지를 사용하여 Node.js에 통합하세요. 베이스 URL을 우리 API를 가리키도록 구성하세요. 이는 OpenAI 표준과의 호환성을 유지합니다. 프로젝트에 종속성을 설치하세요. 키로 클라이언트를 초기화하세요. 채팅 완료 메서드를 호출하세요. 응답 객체에는 생성된 텍스트가 포함됩니다. 애플리케이션에서 오류를 우아하게 처리하세요. 이 설정은 CommonJS와 ES 모듈 모두를 지원합니다. 서버 측 채팅봇에 이상적입니다.

스트리밍 응답

실시간 사용자 경험을 위해 토큰을 스트리밍합니다. 요청 매개변수에서 스트리밍을 활성화하세요. API는 생성되는 대로 청크를 보냅니다. 이는 사용자의 지각된 지연 시간을 줄입니다. 지속적인 데이터를 위해 SSE 엔드포인트를 사용하세요. 각 청크를 구문 분석하여 최종 메시지를 구축하세요. 이 기능은 Python 및 Node SDK 모두에서 작동합니다. 채팅 인터페이스에 필수적입니다. 마지막 청크에서 토큰 사용량을 모니터링하세요. 총 전송된 토큰을 기준으로 크레딧이 차감됩니다.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트

속도 제한과 크레딧 상태를 확인하십시오. 분당 300개 요청이 가능합니다. 키당 동시에 8개의 요청만 허용됩니다. 429 오류는 제한에 도달했음을 의미합니다. 402 오류는 잔액 부족을 나타냅니다. 크립토로 충전하여 계속 사용하십시오. 컨텍스트 창은 100,000 토큰을 지원합니다. 이는 이력을 잃지 않고 긴 대화를 가능하게 합니다. 오류와 거부는 크레딧이 들지 않습니다. 선불 크레딧은 만료되지 않습니다. 대시보드에서 키를 관리하십시오.

cURL

Copycurl https://api.cpmmini.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send test message"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

스트리밍

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)