웹 검색 API 빠른 시작: 몇 분 안에 통합

llmwebsearchapi.com›authentication-base-url

인증 및 베이스 URL

API를 사용하려면 API 키가 필요합니다. API 키 받기 페이지에서 이메일과 비밀번호만으로 가입하세요. 키가 즉시 표시됩니다. 무료 체험 크레딧에는 신용카드가 필요하지 않습니다. 모든 OpenAI 호환 클라이언트와 함께 기본 URL https://api.llmwebsearchapi.com/v1을 사용하세요. 모델 ID는 uncensored입니다. 이 모델은 오픈 웨이트 모델로, 합법적인 성인, 픽션 또는 논쟁적인 주제에 대해 거절 없이 답변하도록 튜닝되었습니다. 이 모델은 GPT, Claude 또는 다른 벤더의 모델이 아닙니다.

llmwebsearchapi.com›basic-chat-completion-request

기본 채팅 완성 요청

검색 결과에서 텍스트를 추출하려면 표준 채팅 완성 요청을 보내세요. API는 messages을 받아 완성 텍스트를 반환합니다. 콘텐츠 필터가 데이터를 차단하지 않도록 모델 uncensored를 사용하세요. 요청 본문은 최대 8 MB까지 지원합니다. 아래는 기본 추출 작업을 위한 cURL 예제입니다.

Copycurl https://api.llmwebsearchapi.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 텍스트가 포함되며, 이를 에이전트의 메모리나 요약 레이어에 전달할 수 있습니다.

llmwebsearchapi.com›sdk-examples-for-python-and-javascript

Python 및 JavaScript용 SDK 예제

Python 및 Node.js용 공식 OpenAI SDK를 사용하세요. base_url을 우리 엔드포인트로 설정하고 API 키를 제공하세요. Python SDK는 스트리밍과 JSON 파싱을 자동으로 처리합니다. Node SDK도 유사하게 작동합니다. 아래는 클라이언트를 초기화하고 요청을 보내는 방법을 보여주는 Python 예제입니다.

Copyfrom openai import OpenAI

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

JavaScript의 설정은 거의 동일합니다. 환경 변수를 설정하거나 키를 직접 전달하세요. 모델 ID는 여전히 uncensored입니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

llmwebsearchapi.com›실시간 처리를 위한 스트리밍 응답

실시간 처리를 위한 스트리밍 응답

요청에 stream: true을 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 서버 전송 이벤트(SSE) 토큰을 반환합니다. 이는 긴 검색 결과의 실시간 처리에 유용합니다. 도착하는 토큰을 표시하거나 나중에 사용할 수 있도록 누적할 수 있습니다. 스트리밍 응답 형식은 OpenAI 표준과 일치합니다. 아래는 cURL을 사용한 스트리밍 예제입니다.

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)

각 SSE 메시지의 data 필드를 파싱하여 부분 텍스트를 가져옵니다.

llmwebsearchapi.com›검색 결과 구조화를 위한 토큰 호출

검색 결과 구조화를 위한 도구 호출

추출된 데이터를 구조화하려면 함수 호출을 사용하세요. URL 목록이나 요약 객체와 같은 원하는 출력에 대한 스키마를 정의하세요. API는 스키마와 일치하는 구조화된 JSON을 반환합니다. 이는 깨끗하고 타입이 지정된 데이터로 AI 에이전트 메모리를 채우는 데 이상적입니다. tools 매개변수에서 함수를 정의하고 함수 이름을 지정하세요. 모델은 함수 호출 객체로 응답합니다. 그런 다음 함수를 실행하거나 결과를 직접 저장할 수 있습니다.

llmwebsearchapi.com›긴 검색을 위한 컨텍스트 창 처리

긴 검색을 위한 컨텍스트 창 처리

컨텍스트 창은 프롬프트와 completion을 합쳐 100,000 토큰입니다. 검색 결과가 이를 초과하면 보내기 전에 잘라내거나 요약해야 합니다. API는 긴 컨텍스트를 자동으로 처리하지 않습니다. 제한 내에 머무르려면 관련 텍스트만 보내세요. 제한을 초과하면 오류가 발생합니다. 예상치 못한 비용을 피하려면 토큰 사용량을 모니터링하세요. 가격은 입력 토큰 1M당 $0.25, 출력 토큰 1M당 $1.00입니다.

llmwebsearchapi.com›rate-limits-and-error-codes

속도 제한 및 오류 코드

속도 제한은 키당 분당 300 요청입니다. 요청 본문 제한은 8 MB입니다. 유효하지 않은 키를 보내면 401 오류가 발생합니다. 크레딧이 없으면 402 오류가 발생합니다. 속도 제한을 초과하면 429 오류가 발생합니다. 이전 키를 무효화하려면 언제든지 키를 재생성하세요. 각 계정에는 키가 하나만 있습니다. 무료 체험 크레딧은 7일 후 만료됩니다. 충전은 $10부터 시작되며 보너스 크레딧 옵션이 있습니다.