NSFW LLM modeller API-dokumentation

Base URL og autentificering

Start med at sende forespørgsler til https://api.nsfwllmmodels.com/v1 and including your API key in the Authorization header. Du modtager denne nøgle med det samme efter tilmelding med Google eller e-mail, uden behov for telefonnummer. Nøglen autentificerer dine forudbetalte kreditter for hvert token, der behandles. Gem din nøgle sikkert, da det er den eneste aktive nøgle for din konto.

Første anmodning

Lav dit første kald ved at POSTe til /v1/chat/completions med model-ID uncensored. Dette endpoint accepterer standardparametre som temperature og top_p til at kontrollere generering. Modellen svarer med tekst genereret uden afvisninger til lovligt voksenindhold. Du kan teste forbindelsen med en simpel besked for at verificere, at dine kreditter er aktive.

Copycurl https://api.nsfwllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Count tokens in this input string"}]
  }'

Python SDK

Brug det officielle OpenAI Python-bibliotek til at integrere API'et i din backend. Konfigurer klienten med din API-nøgle og den custom base URL for at rute anmodninger korrekt. Denne tilgang giver dig mulighed for at bruge velkendte metoder som chat.completions.create() til synkronopkald. Biblioteket håndterer JSON-serialisering automatisk til dine anmodninger.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwllmmodels.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 SDK

Importér OpenAI-pakken i dit Node.js-miljø for at interagere med endepunktet. Indstil baseURL egenskab til at pege på vores server i stedet for standard OpenAI-værten. Dette sikrer, at dine prompts sendes til den usensurerede model. Du kan derefter kalde completion-metoden præcis som enhver anden OpenAI-kompatibel tjeneste.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

Aktivér streaming ved at indstille stream til true i din request body. API'et returnerer tekstchunks, mens de genereres, hvilket giver lavere latens i din applikation. Hver chunk inkluderer tokenforbrugsdata i den sidste begivenhed. Denne metode er ideel til real-time chatgrænseflader, hvor brugere forventer øjeblikkelig feedback.

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)

Limits and Errors

Kig efter specifikke HTTP-statuskoder for at styre din applikationsflow. En 401-fejl angiver en ugyldig nøgle, mens 402 betyder, at du skal toppede op på din forudbetalte kredit. Rate limits begrænser dig til 300 anmodninger i minuttet og 8 samtidige forbindelser. Context window understøtter 100,000 tokens i alt, med et max output på 16,000 tokens pr. anmodning.