Cursor 통합 가이드: OpenAI 호환 API

Base URL 및 인증

Cursor는 API 키를 사용하여 요청을 호스팅된 엔드포인트로 라우팅합니다. 클라이언트 코드를 수정하지 않고 무검열 생성을 활성화하려면 표준 OpenAI 베이스 URL을 특정 도메인으로 바꾸세요. 계정당 하나의 활성 키가 제공되며, Google 또는 이메일 로그인을 통해 즉시 생성할 수 있습니다.

환경 변수 또는 IDE 설정을 HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1로 지정하세요. 모델 식별자는 "uncensored"입니다. 이 설정은 모든 요청이 기본 콘텐츠 필터를 우회하면서도 기존 통합과 완전한 호환성을 유지하도록 보장합니다.

기본 URL은 HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1입니다. Bearer 토큰으로 Authorization 헤더에 키를 전달하십시오. 이 방법은 모든 OpenAI SDK 호환 클라이언트에서 작동합니다.

• Base URL: HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1
• 모델 ID: uncensored
• 인증: Authorization 헤더에 Bearer 토큰 포함

첫 번째 요청하기

연결성 및 청구 확인을 위해 표준 채팅 완료 요청을 보내세요. 우리 엔드포인트는 OpenAI와 동일한 JSON 구조를 허용하여 기존 스크립트와 즉시 호환됩니다. 응답에는 생성된 텍스트와 함께 토큰 사용량 메트릭이 반환됩니다.

엔드포인트를 테스트하려면 다음 cURL 명령어를 사용하세요. YOUR_API_KEY를 대시보드에서 생성한 키로 바꾸세요. 요청에는 uncensored 기능을 시연하기 위한 간단한 시스템 프롬프트가 포함됩니다.

Copycurl https://api.cursoropenaiapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the current weather in Berlin"}]
  }'

성공적인 응답에는 입력 및 출력 토큰 수가 포함됩니다. 401 오류는 유효하지 않은 키를 나타내고, 402 오류는 부족 크레딧을 의미합니다. 요청이 실패하면 계정 잔액을 확인하세요.

Python SDK 통합

사용자 정의 base URL이 있는 공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하여 당사 API와 상호작용하세요. 이 방법은 클라이언트 로직을 다시 작성하지 않고 기존 코드베이스를 활용할 수 있게 해줍니다. 클라이언트를 초기화하기 전에 base URL과 API 키를 설정하세요.

올바른 기본 URL과 자격 증명으로 클라이언트를 초기화합니다. 그런 다음 모델 ID "uncensored"를 사용하여 chat.completions.create를 호출합니다. 응답 객체는 생성된 콘텐츠와 사용량 통계에 대한 접근을 제공합니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

이 방법은 표준 Python 워크플로우와의 호환성을 보장합니다. 생성을 제어하기 위해 온도나 중지 시퀀스와 같은 추가 매개변수를 전달할 수 있습니다. SDK는 직렬화 및 응답 파싱을 자동으로 처리합니다.

Node.js SDK 통합

Node.js OpenAI 패키지를 사용하여 JavaScript 또는 TypeScript 애플리케이션에서 요청을 보내세요. uncensored 생성을 활성화하기 위해 클라이언트를 기본 URL로 구성하세요. 이 설정은 기존 Node 프로젝트와 원활하게 작동합니다.

API 키와 올바른 기본 URL로 새 OpenAI 클라이언트 인스턴스를 생성합니다. 그런 다음 chat.completions.create 메서드를 호출합니다. 응답에는 생성된 텍스트와 토큰 사용 데이터가 제공됩니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.cursoropenaiapikey.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 통합은 모든 표준 매개변수를 지원합니다. 온도, top_p 및 기타 설정을 조정하여 출력을 미세 조정할 수 있습니다. SDK는 네트워크 요청 및 응답 파싱을 효율적으로 처리합니다.

스트리밍 응답

스트리밍을 활성화하여 토큰이 생성되는 대로 수신하세요. 이는 코딩 워크플로우 및 대화형 애플리케이션의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다. API는 각 토큰에 대해 서버 전송 이벤트(SSE)를 보냅니다.

요청에서 stream 매개변수를 true로 설정하세요. 응답에는 여러 청크가 포함됩니다. 청구 불일치를 피하기 위해 토큰 사용량 메트릭이 마지막 청크에 포함됩니다. 이 방법은 실시간 사용자 인터페이스에 이상적입니다.

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)

클라이언트 코드에서 스트림 이벤트를 처리하세요. 도착하는 대로 토큰 콘텐츠를 집계하세요. 마지막 청크에는 정확한 과금을 위한 총 토큰 사용량이 포함되어 있습니다. 이 방식은 정확성을 희생하지 않고 낮은 지연 시간 전달을 보장합니다.

속도 제한 및 컨텍스트 윈도우

API는 일관된 성능을 위해 엄격한 속도 제한을 적용합니다. 각 키는 분당 300회 요청 및 8회 동시 요청을 지원합니다. 최대 요청 본문 크기는 8MB입니다. 이러한 제한을 초과하면 429 에러가 반환됩니다.

컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 completion을 합쳐서 100,000 토큰입니다. 요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다. max_tokens를 설정하지 않으면 기본값은 2,048 토큰입니다. 잘림을 피하기 위해 프롬프트를 적절히 계획하세요.

• 속도 제한: 분당 300회 요청
• 동시 요청: 8
• 컨텍스트 창: 100,000 토큰
• 최대 출력: 16,000 토큰