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제공 중2개 모델

Low-Refusal LLM API — 거부율을 완화한 범용 챗 모델

Low-Refusal LLM API는 단일 MuAPI API 키와 단일 요청 규격을 통해 거부율을 완화한 2가지 모델에 대한 프로그래밍 방식 접근을 제공합니다.높은 지시 준수성(steerability)을 바탕으로 일반적인 질의응답 및 작업 수행 시 부적절한 거부를 줄여 생산성을 높여줍니다.

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낮은 거부율 범용

낮은 거부율 범용 모델군2개 모델

텍스트 생성제공 중

낮은 거부율 범용

Venice Abliterated

Venice Abliterated — 거부 반응이 완화된 고성능 텍스트 생성 및 대화 엔드포인트.

Text in

$0.80/M in · $3.60/M out

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텍스트 생성제공 중Featured

낮은 거부율 범용

Hermes 4 405B

Hermes 4 405B — 거부 반응이 완화된 고성능 텍스트 생성 및 대화 엔드포인트.

Text in

$0.60/M in · $2.40/M out

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Low-Refusal LLM API란 무엇인가요?

높은 지시 준수성(steerability)을 바탕으로 일반적인 질의응답 및 작업 수행 시 부적절한 거부를 줄여 생산성을 높여줍니다.

주요 기능

단일 API로 모든 모델 연동

모든 엔드포인트가 동일한 요청 본문을 수락하고 공통 결과 엔드포인트를 통해 텍스트를 반환하므로, 코드 한 줄로 모델을 손쉽게 전환할 수 있습니다.

거부 반응 최소화

이 모델들은 일반 어시스턴트 모델보다 요청 거부 빈도가 낮습니다. 동작은 모델과 프롬프트에 따라 달라지며 무제한 출력을 보장하지 않습니다.

시스템 프롬프트 제어

system_prompt를 설정하여 창작, 분석 또는 평가 작업에 맞춰 페르소나, 어조 및 출력 형식을 유연하게 제어하세요.

토큰 종량제 과금

각 호출에서 반환된 토큰 수에 따라 과금됩니다. 월 구독료나 별도의 모델 호스팅 관리가 필요 없습니다.

장문 텍스트 생성

대화, 초안 작성 및 단계별 추론에 이 모델들을 활용하세요.

이용 정책 준수

거부 동작의 감소가 무제한 출력을 의미하는 것은 아닙니다. 생성되는 모든 콘텐츠에는 Muapi의 이용 정책 및 관련 법규가 계속 적용됩니다.

요금

엔드포인트	입력	출력	가격	추천 용도
venice-abliterated	Prompt + system_prompt, max_tokens	전체 텍스트 응답 (결과 폴링)	$0.80/M in · $3.60/M out	거부 반응이 감소된 범용 대화 및 글쓰기 모델
hermes-4-405b	Prompt + system_prompt, max_tokens	전체 텍스트 응답 (결과 폴링)	$0.60/M in · $2.40/M out	시스템 프롬프트를 충실히 따르는 대형 모델 대화 및 추론

각 호출에서 반환된 사용량에 따라 토큰 단위로 과금됩니다. 표시 가격은 100만 입력 및 출력 토큰 기준입니다.

빠른 시작 — Low-Refusal LLM API

Muapi API 키를 사용하여 JSON 요청을 제출하고 요청 ID를 저장한 후 공통 결과 엔드포인트를 폴링하세요.

1. Venice Abliterated에 프롬프트 제출

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/venice-abliterated \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Give me a candid pros-and-cons list for quitting my job to freelance.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'

# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}

프롬프트 및 선택적 system_prompt를 지정하여 venice-abliterated를 호출합니다.

2. Hermes 4 405B에 프롬프트 제출

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/hermes-4-405b \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Follow this system prompt exactly and critique my draft essay.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'

# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}

프롬프트 및 선택적 system_prompt를 지정하여 hermes-4-405b를 호출합니다.

3. 결과 폴링

curl https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/REQUEST_ID/result \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"

# Poll until status is completed, then read the generated text from outputs.

요청 ID를 사용하여 완료 시 완성된 텍스트 응답을 가져옵니다.

Low-Refusal LLM API 자주 묻는 질문

Low-Refusal LLM 모델이란 무엇인가요?

높은 지시 준수성(steerability)을 바탕으로 일반적인 질의응답 및 작업 수행 시 부적절한 거부를 줄여 생산성을 높여줍니다.

어떤 모델을 선택해야 하나요?

창작 소설 및 롤플레잉에는 Character Chat 라인업을, 논리적 사고 및 거부 없는 코딩에는 DeepSeek R1 또는 Llama 3.3 Abliterated 모델을 권장합니다.

이용 요금은 어떻게 책정되나요?

월 고정 요금 없이 실제 입출력에 사용된 토큰 수량에 따라 투명하게 종량제로 과금됩니다.

Low-Refusal LLM API 활용에 관해 자주 묻는 질문

MuAPI 문서 및 플레이그라운드에서 실시간 코드 예제와 세부 파라미터 규격을 확인하실 수 있습니다.

Low-Refusal LLM API 활용에 관해 자주 묻는 질문

MuAPI 문서 및 플레이그라운드에서 실시간 코드 예제와 세부 파라미터 규격을 확인하실 수 있습니다.

Low-Refusal LLM API 활용에 관해 자주 묻는 질문

MuAPI 문서 및 플레이그라운드에서 실시간 코드 예제와 세부 파라미터 규격을 확인하실 수 있습니다.

Abliterated LLM API 보기 →See the Abliterated LLM API → 엔드포인트 및 관련 워크플로를 살펴보세요.Character Chat LLM API 보기 →See the Character Chat LLM API → 엔드포인트 및 관련 워크플로를 살펴보세요.Muapi의 모든 LLM 둘러보기 →Browse every LLM on Muapi → 엔드포인트 및 관련 워크플로를 살펴보세요.

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