Ufiltreret LLM API Quickstart

Base URL og autentificering

API'en lever ved https://api.nsfwh.com/v1. Autentificer med en API-nøgle, der sendes i Authorization header. Opret din nøgle øjeblikkeligt via Google eller e-mail på tilmeldingssiden – intet telefonnummer kræves. Nøglen vises én gang, så gem den sikkert. Den giver adgang til den uncensored-model til lovligt voksenindhold, tekstgenerering og kreativ skrivning uden standardafvisninger.

Copycurl https://api.nsfwh.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of the provided text."}]
  }'

Send din første anmodning

Lav en POST-anmodning til /v1/chat/completions med din besked. Model-ID'et er uncensored. Indtast tekst går ind i messages array. Svaret indeholder genereret tekst. Der er ikke understøttet embeddings, billeder eller lyd. Dette er en ren tekst-til-tekst-tjeneste designet til udviklere, der har brug for direkte adgang til upolerede sprogkapaciteter.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwh.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)

Streaming-svar

Brug Server-Sendte Begivenheder til real-time tokenlevering. Tilføj stream: true til din forespørgsel. Hvert stykke inkluderer delvis tekst og forbrugsdata i det sidste stykke. Dette reducerer den opfattede latens for lange output. Streaming fungerer med enhver standard OpenAI-kompatibel klient, der håndterer SSE. Det er ideelt til chatgrænseflader og interaktive applikationer.

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)

Function Calling og JSON-tilstand

Aktiver strukturerede output med response_format: {"type": "json_object"}. Dette tvinger modellen til at returnere gyldig JSON i stedet for fritext. Du kan også definere værktøjer til funktionssamkald. Angiv tool_choice til at kontrollere, hvordan modellen bruger dem. Dette er nyttigt til at analysere data, generere konfigurationer eller integrere med eksterne systemer uden ekstra analyseringslogik.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.nsfwh.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);

Kontekstvindue og Grænser

Modellen understøtter et kontekstvindue på 100.000 tokens til kombineret input og output. Maksimum output pr. anmodning er 16.000 tokens. Hvis du udelader max_tokens, det standardindstilles til 2.048. Du kan sende 300 requests i minuttet per nøgle. Konkurrenceevne er begrænset til 8 samtidige requests per nøgle. Forespørgselskroppe skal holdes under 8 MB. Disse grænser sikrer stabil ydeevne til højvolumenbrug.

Fejlhåndtering og tokenforbrug

Fejl returneres som standard HTTP-statuskoder. En 401 betyder, at din API-nøgle er ugyldig eller udløbet. En 402 indikerer utilstrækkelig kredit. En 429 signalerer hastighedsbegrænsning. Tjek responskroppen for detaljerede fejlmeddelelser. Tokenforbrug opkræves kun for succesfulde fuldførelser. Fejl forbruger ikke kredit. Denne gennemsigtige prissætningsmodel betyder, at du betaler for det, der virker.