Dokumentacja API modeli LLM NSFW

Bazowy URL i autoryzacja

Zacznij od wysłania żądań do https://api.nsfwllmmodels.com/v1 i dołączając swój klucz API w Authorization Nagłówek. Otrzymujesz klucz natychmiast po rejestracji za pomocą Google lub e-mail, bez konieczności podawania numeru telefonu. Klucz uwierzytelnia Twoje prepaydowane kredyty za każdy przetworzony token. Chroń swój klucz, ponieważ jest to jedyny aktywny klucz dla Twojego konta.

Pierwsze żądanie

Wykonaj swoje pierwsze wywołanie, wysyłając POST do /v1/chat/completions z identyfikatorem modelu uncensored. Ten endpoint przyjmuje standardowe parametry takie jak temperature i top_p kontrolować generowanie. Model odpowiada tekstem generowanym bez odmów treści dla legalnego użytku dorosłych. Możesz przetestować połączenie prostą wiadomością, aby zweryfikować, czy Twój kredyt jest aktywny.

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 Python

Użyj oficjalnej biblioteki Pythona OpenAI do integracji API w swoim backendzie. Skonfiguruj klienta swoim kluczem API i niestandardowym base URL, aby poprawnie kierować żądania. To podejście pozwala używać znanych metod, takich jak chat.completions.create() do wywołań synchronicznych. Biblioteka automatycznie serializuje JSON dla Twoich żądań.

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

Zaimportuj pakiet OpenAI w swoim środowisku Node.js, aby interagować z punktem końcowym. Ustaw baseURL property, aby wskazać nasz serwer zamiast domyślnego hosta OpenAI. Gwarantuje to, że Twoje prompty są wysyłane do modelu bez ograniczeń. Następnie możesz wywołać metodę completion tak samo jak w przypadku dowolnej usługi zgodnej z 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);

Strumieniowanie

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream do true w ciele żądania. API zwraca fragmenty tekstu w miarę ich generowania, pozwalając na niższe opóźnienia w Twojej aplikacji. Każdy fragment zawiera dane o użyciu tokenów w ostatnim zdarzeniu. Ta metoda jest idealna dla interfejsów czatu w czasie rzeczywistym, gdzie użytkownicy oczekują natychmiastowej odpowiedzi.

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)

Limity i błędy

Zwracaj uwagę na konkretne kody statusu HTTP, aby zarządzać przepływem aplikacji. Błąd 401 oznacza nieprawidłowy klucz, a 402 oznacza konieczność doładowania salda wstępnie opłaconego. Limity szybkości ograniczają Cię do 300 żądań na minutę i 8 połączeń równoczesnych. Okno kontekstowe obsługuje łącznie 100 000 tokenów, z maksymalną wyjściową wartością 16 000 tokenów na żądanie.