NSFW LLMモデルAPIドキュメント

ベースURLと認証

リクエストを送信することから始めます https://api.nsfwllmmodels.com/v1 APIキーを Authorization ヘッバー。Googleまたはメールでサインアップすると、電話番号不要でキーが直ちに入手できます。このキーは処理されるすべてのトークンに対してプリペイドクレジットを認証します。アカウントで有効な唯一のキーなので、キーは安全に保管してください。

最初のリクエスト

次の URL への POST 呼び出しで最初の呼び出しを行ってください /v1/chat/completions モデルID uncensored. このエンドポイントは標準的なパラメータ temperature および top_p 生成を制御する。モデルは、法的な大人向けコンテンツに対して拒否なしで生成されたテキストで応答します。クレジットが有効であることを確認するために、簡単なメッセージで接続をテストできます。

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

APIをバックエンドに統合するために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用します。APIキーとカスタムベースURLでクライアントを構成し、リクエストを正しくルーティングします。このアプローチにより、次のような馴染みのあるメソッドを使用できます chat.completions.create() 同期呼び出し用です。ライブラリはリクエストのJSONシリアライズを自動処理します。

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

エンドポイントと対話するために、Node.js環境でOpenAIパッケージをインポートします。設定を baseURL プロパティをデフォルトの OpenAI ホストではなく当社のサーバーにポイントします。これにより、プロンプトが uncensored モデルに送信されることが保証されます。その後、他の OpenAI 互換サービスと同様に completion メソッドを呼び出すことができます。

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);

ストリーミング

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream リクエストボディでtrueに設定します。APIは生成されるテキストのチャンクを返し、アプリケーションのレイテンシーを低減します。各チャンクには、最終イベントにトークン使用データが含まれます。この方法は、即時フィードバックを期待するリアルタイムチャットインターフェースに最適です。

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)

制限とエラー

アプリケーションのフローを管理するために特定のHTTPステータスコードに注意してください。401エラーは無効なキーを示し、402は前払いクレジットの追加が必要であることを意味します。レート制限は1分あたり300リクエストと8つの同時接続で制限されます。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートし、1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。