NSFW LLM मॉडल API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

शुरुआत करें भेजकर अनुरोध https://api.nsfwllmmodels.com/v1 और अपने API की को शामिल करें Authorization हेडर। Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करने पर, बिना फोन नंबर की आवश्यकता के, आपको यह कुंई तुरंत प्राप्त होती है। यह कुंई प्रसंस्कृत किए गए प्रत्येक टोकन के लिए आपके प्रीपेड क्रेडिट की प्रमाणीकरण करती है। अपनी कुंई को सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके खाते के लिए एकमात्र सक्रिय कुंई है।

पहला अनुरोध

में POST करके अपनी पहली कॉल करें /v1/chat/completions मॉडल ID के साथ uncensored. यह एंडपॉइंट स्टैंडर्ड पैरामीटर्स जैसे temperature और top_p जनरेशन को नियंत्रित करने के लिए। मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री के लिए अस्वीकृतियों के बिना उत्पन्न पाठ के साथ उत्तर देता है। आप अपने क्रेडिट सक्रिय हैं यह सत्यापित करने के लिए एक सरल संदेश के साथ कनेक्शन का परीक्षण कर सकते हैं।

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

अपने बैकएंड में API को इंटीग्रेट करने के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। अपनी API कुंजी और कस्टम बेस यूआरएल के साथ क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें ताकि अनुरोध सही रूप से रूट हो सकें। यह दृष्टिकोप आपको परिचित विधियों जैसे का उपयोग करने की अनुमति देता है chat.completions.create() सिंक्रोनस कॉल के लिए। लाइब्रेरी आपके अनुरोधों के लिए JSON सीरियलाइजेशन को स्वचालित रूप से संभालती है।

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

Node.js वातावरण में OpenAI पैकेज को इम्पोर्ट करें ताकि एंडपॉइंट के साथ इंटरैक्ट कर सकें। सेट baseURL विशेषता को डिफ़ॉल्ट OpenAI होस्ट के बजाय हमारे सर्वर की ओर इशारा करें। यह सुनिश्चित करता है कि आपके प्रॉम्प्ट अनसेंसर्ड मॉडल को भेजे जाते हैं। आप फिर किसी अन्य OpenAI-कम्पैटिबल सेवा की तरह ही कंप्लीशन विधि कॉल कर सकते हैं।

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);

स्ट्रीमिंग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream अपने अनुरोध बॉडी में true पर सेट करें। API जनरेट होते हुए पाठ के चंक लौटाता है, जिससे आपके एप्लिकेशन में कम विलंबता होती है। प्रत्येक चंक में अंतिम इवेंट में टोकन उपयोग डेटा शामिल होता है। यह विधि उन रियल-टाइम चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है जहां उपयोगकर्ग तत्क प्रतिक्रिया की उम्मीद करते हैं।

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)

सीमाएं और त्रुटियां

अपने एप्लिकेशन फ्लो को प्रबंधित करने के लिए विशिष्ट HTTP स्टेटस कोडों पर ध्यान दें। 401 त्रुटि अमान्य कुंजी को दर्शाती है, जबकि 402 का अर्थ है कि आपको अपने प्रीपेड क्रेडिट को रिचार्ज करने की आवश्यकता है। दर सीमाएं आपको प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 8 समवर्ती कनेक्शन तक सीमित करती हैं। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन का समर्थन करती है, प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन का होता है।