NSFW LLM 模型 API 文档

基础 URL 和认证

首先发送请求至 https://api.nsfwllmmodels.com/v1 并在 Authorization 页眉。您使用 Google 或电子邮件注册后即可立即获得此密钥，无需手机号码。该密钥用于对您处理的每个令牌进行预付费信用验证。请妥善保管您的密钥，因为它是您账户中唯一有效的密钥。

首次请求

通过向 /v1/chat/completions 使用模型 ID uncensored. 此端点接受标准参数，如 temperature 和 top_p 控制生成。模型生成文本以响应合法成人内容，无拒绝。您可以发送一条简单消息来测试连接，以验证信用是否有效。

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

使用官方 OpenAI Python 库将 API 集成到您的后端。使用您的 API 密钥和自定义 base URL 配置客户端，以正确路由请求。这种方法允许您使用熟悉的方法，例如 chat.completions.create() 用于同步调用。库会自动为你的请求处理 JSON 序列化。

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

在你的 Node.js 环境中导入 OpenAI 包以与端点交互。设置 baseURL 属性指向我们的服务器而不是默认的 OpenAI 主机。这确保您的提示被发送到无审查模型。然后您可以像调用任何其他 OpenAI 兼容服务一样调用 completion 方法。

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);

流式传输

通过将 stream 在请求正文中设置为 true。API 在生成文本时返回文本块，从而降低应用程序的延迟。每个块在最后一个事件中包括令牌使用数据。这种方法非常适合期望即时反馈的实时聊天界面。

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)

限制和错误

注意特定的HTTP状态码以管理应用流程。401错误表示密钥无效，402表示需要充值预付余额。速率限制为每分钟300次请求和8个并发连接。上下文窗口支持总计100,000个Token，每次请求最大输出16,000个Token。