롤플레이 앱(RisuAI, Agnai, Chub, KoboldAI Lite, Janitor AI)

롤플레이 앱에서는 캐릭터와 대화할 수 있고, 대부분 OpenAI 호환 연결로 내가 고른 AI 모델을 가져와 쓸 수 있습니다. SpicyAPI는 그 프로토콜을 지원하므로, 이런 앱을 SpicyAPI로 연결해 SpicyAPI 텍스트 모델을 아무거나 고르고 SpicyAPI 잔액으로 결제할 수 있습니다.

이 페이지는 웹과 데스크톱 앱 다섯 가지, 즉 RisuAI, Agnai, Chub, KoboldAI Lite, Janitor AI를 다룹니다. SillyTavern은 SillyTavern을 보세요. 이 앱들은 다른 사람들이 만들고 화면도 수시로 바뀝니다. 아래의 입력칸 이름은 각 앱이 공개한 소스 코드와 도움말 페이지에서 가져왔으며, 각 항목에 무엇을 확인했고 무엇을 확인하지 못했는지 적어 두었습니다.

준비물

• 잔액이 있는 SpicyAPI 계정. 계정 설정과 과금을 보세요.
• sk-spicy-로 시작하는 API 키. 인증을 보세요.
• 모델 ID. 텍스트 모델의 이름은 <maker>/<model>/chat 형식이며, 여기서는 MODEL_ID_FROM_CATALOG로 표기합니다. MODEL_ID_FROM_CATALOG는 실시간 카탈로그(GET /api/v1/models)에서 복사한 채팅 모델 ID를 대신하는 표기이므로, 이 자리표시자 자체를 입력해서는 안 됩니다. ID는 끝의 /chat까지 정확히 입력해야 합니다. 전체 목록은 spicyapi.ai/models에 있고, 키로 GET https://api.spicyapi.ai/v1/models를 호출해도 받을 수 있으며, 채팅 ID는 /chat으로 끝나는 것들입니다. 모델을 보세요.

앱별 입력칸 한눈에 보기

짧은 주소와 전체 주소의 차이는 중요합니다. /chat/completions를 스스로 붙이는 앱은 이를 포함하면 오작동하고, Janitor AI는 전체 경로를 적어야 합니다.

모델 고르기

롤플레이에는 캐릭터를 유지하고, 긴 답변을 쓰고, 일반적인 이야기 요청을 거부하지 않는 모델이 필요합니다. 롤플레이·LLM 리더보드는 SpicyAPI 텍스트 모델을 이런 기준으로 순위를 매기고 현재 가격을 보여 줍니다. 모델과 순위는 바뀌므로 여기에 적힌 목록에 의존하지 말고 리더보드를 확인하세요.

각 모델 페이지에는 콘텐츠 정책 라벨(예: unrestricted, borderline, filtered)도 표시됩니다. 이 라벨은 모델이 얼마나 자유롭게 답하는지를 알려 주니, 쓰려는 이야기에 맞는 라벨의 모델을 고르세요.

처음 써 볼 모델로는 DeepSeek V4.1 Flash가 좋습니다. 리더보드 상위권에 있고 가장 저렴한 모델 중 하나입니다. ID(/chat으로 끝남)는 기억에 의존해 입력하지 말고 spicyapi.ai/models의 실시간 카탈로그에서 복사하세요.

알아 둘 한도가 두 가지 있습니다.

• 일부 모델은 요청당 최대 256개의 메시지만 받습니다. 아주 긴 채팅에서 대화 기록 전체를 보내는 앱은 이 한도를 넘을 수 있습니다. 앱에서 보낼 기록의 양이나 컨텍스트 크기를 정하는 설정을 찾아 낮추세요. 모델의 한도는 해당 모델 페이지에 있습니다.
• 이미지 입력은 이미지를 읽는 모델에서만 작동합니다. 일반적인 롤플레이 채팅에는 필요하지 않습니다.

샘플링 설정

롤플레이 앱은 메시지마다 temperature, top-p, top-k, min-p, top-a, frequency, presence, repetition penalty 등 많은 샘플링 설정을 함께 보냅니다. 어떤 설정을 받는지는 모델마다 다릅니다.

SpicyAPI는 모델이 쓰지 않는 설정을 메시지를 거부하지 않고 무시합니다. n: 1, 빈 stop 목록, stop 시퀀스가 없는 모델에 보낸 stop 문자열도 무시합니다. 무언가를 무시하면 응답에 버려진 설정 이름을 담은 X-Spicy-Ignored-Params 헤더가 붙으므로, 무엇이 적용되지 않았는지 정확히 알 수 있습니다.

모델이 어떤 설정은 받지만 보낸 값은 받지 않을 때는, SpicyAPI가 모델이 받는 가장 가까운 값을 씁니다. 모델의 최댓값을 넘는 temperature는 최댓값이 되고, 모델이 허용하는 것보다 긴 stop 문자열 목록은 앞에서부터 그 개수만큼만 남깁니다. 이런 변경은 X-Spicy-Adjusted-Params 헤더에 나열되며, 예를 들면 temperature=1, stop=kept 1 of 3처럼 표시됩니다. 그래서 평소 쓰던 프리셋을 그대로 두어도 됩니다.

샘플링 설정이 아닌 필드는 다릅니다. 앱이 모델이 전혀 모르는 값을 보내면 SpicyAPI는 해당 필드 이름을 담은 400 오류로 응답합니다.

추론 모델과 Max tokens

일부 모델은 답하기 전에 생각합니다. 생각에도 토큰이 쓰이고, 그 토큰은 Max tokens(앱에 따라 Max output, Response length, max_new_tokens로도 표시됨)에 포함됩니다.

• Max tokens는 넉넉하게 설정하세요. 20이나 200처럼 아주 작으면 추론 모델이 예산 전부를 생각에 쓰고 텍스트를 반환하지 않을 수 있습니다. 출력 예산을 추론에 다 썼다는 upstream_failed 오류가 납니다. 1,000 이상으로 시작하고 답이 잘리면 올리세요.
• 생각에는 비용과 시간이 듭니다. 추론 토큰도 다른 출력처럼 요금이 부과되고, 첫 단어가 나오기까지 더 오래 걸립니다. 일부 모델은 reasoning_effort 설정으로 덜 생각하게 할 수 있습니다. 단계는 모델마다 다르며, 모델이 제공하지 않는 단계는 그 모델에 있는 가장 가까운 단계로 바뀌고, OpenRouter 방식의 추론 설정(Agnai가 보냅니다)은 reasoning_effort로 변환됩니다. Additional Parameters나 사용자 지정 파라미터 상자가 있는 앱에서는 이를 전달할 수 있습니다. 예를 들어 reasoning_effort에 더 낮은 값을 넣으세요. 아래 앱 대부분은 이 값을 스스로 보내지 않습니다.
• 일부 앱은 생각 과정을 채팅에 출력합니다. Janitor AI는 이를 <think> 태그로 감쌉니다. Chub는 아예 표시하지 않습니다.

지출 관리하기

롤플레이 채팅은 길고, 앱은 메시지마다 대화 전체를 다시 보내므로 채팅이 길어질수록 메시지당 비용이 커집니다.

앱마다 콘솔에서 전용 키를 만드세요. 만들 때 Advanced를 열고 일일 지출 한도(원한다면 월 한도도)를 설정하세요. 앱이 오작동하거나, 무한 반복에 빠지거나, 키가 유출되더라도 피해는 한도에서 멈추고, 다른 것은 건드리지 않고 그 키 하나만 폐기할 수 있습니다. 키는 특정 모델만 쓰도록 제한할 수도 있습니다. 인증을 보세요.

이 앱들은 내 키를 각자의 서버나 내 브라우저에 저장합니다. RisuAI 웹사이트, Agnai, Janitor AI는 키와 채팅을 해당 서버를 거쳐 보내고, Chub와 KoboldAI Lite는 내 브라우저에서 곧바로 요청을 보냅니다. 어느 경우든 한도를 건 별도의 키를 쓰는 것이 올바른 대비책입니다.

RisuAI

RisuAI는 risuai.xyz, 데스크톱 앱, 또는 직접 운영하는 서버에서 실행됩니다. RisuAI 소스 코드(버전 2026.8.250)를 기준으로 확인했습니다.

요청이 오는 곳. risuai.xyz에서는 RisuAI가 보통 자체 서버를 통해 요청을 중계하므로 내 키와 채팅이 그 서버를 거칩니다. 데스크톱 앱과 직접 운영하는 서버는 내 컴퓨터에서 곧바로 요청을 보냅니다. 권장되지 않는 설정 속에 숨어 있는 웹사이트의 "Force Plain Fetch" 옵션만 브라우저에서 요청을 보내며, SpicyAPI는 그런 요청도 받습니다.

샘플링. RisuAI의 기본 Custom API 설정은 frequency, presence, repetition penalty, min-p, top-a를 보냅니다. SpicyAPI는 모델이 쓰지 않는 값을 무시하므로 기본 설정 그대로 작동합니다.

Agnai

Agnai는 agnai.chat에 있습니다. Agnai 소스 코드(dev 브랜치, 2026-10-06)를 기준으로 확인했습니다. SpicyAPI는 Agnai의 기본 제공 프로바이더 목록에 없으므로 사용자 지정 OpenAI 호환 연결로 추가합니다.

요청이 오는 곳. 이렇게 추가한 프로바이더에서는 Agnai 서버가 요청을 보내므로 내 키가 Agnai에 저장됩니다.

샘플링. Agnai는 항상 temperature와 top-p를 보내는데, 일부 모델은 이를 받지 않습니다. SpicyAPI는 그런 모델에서 이 값을 무시하므로 DeepSeek V4, Kimi K3 같은 모델도 작동합니다.

권장하지 않음: 브라우저 직접 모드. Agnai에는 Self-Host 연결 유형과, 오래된 프리셋의 Use Local Requests 스위치도 있는데, 이는 브라우저가 주소를 직접 호출하게 합니다. 소스를 보면 이 모드는 SpicyAPI가 받지 않는 think라는 필드를 추가하고, SpicyAPI는 모르는 필드에 400으로 응답합니다. SpicyAPI에서는 테스트하지 않았습니다. 거기서 400이 나면 위의 프로바이더 설정으로 돌아가세요.

Chub

Chub(chub.ai)는 내 브라우저에서 입력한 주소로 곧바로 요청을 보냅니다. Chub가 공개한 프런트엔드 코드(2026-06-28자 빌드)를 기준으로 확인했으며, 그 뒤 Chub의 화면이 바뀌었을 수 있습니다. SpicyAPI가 웹 페이지에서 오는 요청을 허용하기 때문에 브라우저 연결이 작동합니다.

Chub는 자체 설정 페이지에서 reverse proxy를 쓰면 내 IP와 채팅 로그가 기록될 수 있다고 경고합니다. 이는 Chub의 안내이며 SpicyAPI의 것이 아닙니다.

소스에서 확인되는, 놀랄 수 있는 점들:

• Chub는 스트리밍 응답을 120초 뒤에 읽기를 중단합니다. 오래 생각하는 추론 모델은 중간에 끊길 수 있으니 추론 강도를 낮추거나 더 빨리 답하는 모델을 고르세요.
• Chub는 모델의 생각 과정을 표시하지 않고 답만 표시합니다.

KoboldAI Lite

KoboldAI Lite는 lite.koboldai.net에 있는 단일 웹 페이지입니다. 공개된 index.html을 기준으로 확인했습니다. 브라우저에서 주소를 직접 호출하며, SpicyAPI가 웹 페이지의 요청을 허용하기 때문에 작동합니다.

"CORS Proxy"는 꺼 두세요. KoboldAI Lite에는 제작자가 운영하는 프록시를 거쳐 요청을 보내는 옵션이 있습니다. SpicyAPI에는 필요하지 않으며, 켜면 내 키가 다른 사람의 서버를 거치게 됩니다.

샘플링. 반복 설정은 presence penalty로 API에 전송됩니다. SpicyAPI는 이를 쓰지 않는 모델에서는 무시합니다.

Janitor AI

Janitor AI의 "proxy" 기능은 내가 고른 주소로 채팅을 보냅니다. Janitor의 도움말 센터에 따르면 입력칸은 채팅 페이지의 톱니바퀴 아이콘 아래 API Settings, 이어서 Add Configuration에 있습니다.

Janitor에 "A network error occurred" 같은 네트워크 또는 연결 오류가 표시된다면, Janitor 페이지가 OpenAI 외의 주소로 가는 요청을 막고 있을 가능성이 큽니다. Janitor의 웹 페이지에는 서드파티 AI 주소 하나, 즉 OpenAI로 가는 직접 요청만 허용하는 보안 정책이 있습니다. Janitor가 브라우저에서 요청을 보내면 SpicyAPI가 보기도 전에 브라우저가 거부하며, SpicyAPI는 이를 바꿀 수 없습니다. 이 오류가 나는데 콘솔에서 내 키의 사용 기록이 없다면 이것이 원인입니다.

이 문제가 생기면 SillyTavern이나 RisuAI를 대신 쓰세요.

Janitor의 도움말 센터와 페이지 코드에서 확인되는 그 밖의 사실은 다음과 같습니다.

• 일부 Janitor 봇은 제작자가 프록시를 꺼 두었으므로, 무엇을 입력하든 그 봇은 프록시를 통한 채팅을 거부할 수 있습니다.
• Janitor는 모델의 생각 과정을 <think> 태그로 감싸 표시합니다. 짧게 유지하려면 Max tokens를 더 크게 하거나 추론 강도를 낮추세요.
• Janitor는 직접 입력하는 메시지 하나의 길이를 제한합니다.

문제 해결

오류 코드는 오류에 설명되어 있습니다. 모든 오류는 끝에 request_id가 붙으며, 지원팀에 이를 알려 주면 해당 요청을 정확히 찾을 수 있습니다. 요청은 콘솔의 Logs에도 나타나며, 요청이 SpicyAPI에 도달했는지를 가장 빨리 구분하는 방법입니다.