Documentación de la API de modelos LLM NSFW

URL Base y Autenticación

Empieza enviando solicitudes a https://api.nsfwllmmodels.com/v1 y incluyendo tu clave API en el Authorization header. Recibes esta clave inmediatamente después de registrarte con Google o correo electrónico, sin necesidad de número de teléfono. La clave autentica tus créditos prepagados para cada token procesado. Mantén tu clave segura, ya que es la única clave activa para tu cuenta.

Primera solicitud

Realiza tu primera llamada enviando un POST a /v1/chat/completions con el ID del modelo uncensored. Este endpoint acepta parámetros estándar como temperature y top_p para controlar la generación. El modelo responde con texto generado sin denegaciones para contenido adulto legal. Puedes probar la conexión con un mensaje simple para verificar que tus créditos están activos.

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"}]
  }'

SDK de Python

Utiliza la biblioteca oficial de Python de OpenAI para integrar la API en tu backend. Configura el cliente con tu clave de API y la URL base personalizada para enrutar las solicitudes correctamente. Este enfoque te permite utilizar métodos familiares como chat.completions.create() para llamadas sincrónicas. La biblioteca gestiona la serialización JSON automáticamente para tus solicitudes.

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)

SDK Node

Importa el paquete OpenAI en tu entorno Node.js para interactuar con el punto final. Establece el baseURL propiedad para apuntar a nuestro servidor en lugar del host predeterminado de OpenAI. Esto asegura que tus prompts se envíen al modelo sin censura. Luego puedes llamar al método de completado igual que con cualquier otro servicio compatible con OpenAI.

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);

Transmisión

Habilita la transmisión estableciendo stream a true en el cuerpo de tu solicitud. La API devuelve fragmentos de texto a medida que se generan, permitiendo una menor latencia en tu aplicación. Cada fragmento incluye datos de uso de tokens en el último evento. Este método es ideal para interfaces de chat en tiempo real donde los usuarios esperan retroalimentación inmediata.

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)

Límites y errores

Vigila los códigos de estado HTTP específicos para gestionar el flujo de tu aplicación. Un error 401 indica una clave inválida, mientras que 402 significa que necesitas recargar tu crédito prepagado. Los límites de velocidad te limitan a 300 solicitudes por minuto y 8 conexiones simultáneas. La ventana de contexto admite 100.000 tokens en total, con un máximo de 16.000 tokens por solicitud.