Uncensored LLM API-Schnellstart

Basis-URL und Authentifizierung

Die API lebt unter https://api.nsfwh.com/v1. Authentifizieren Sie sich mit einem API-Schlüssel, der im Authorization header. Erstellen Sie Ihren Schlüssel sofort über Google oder E-Mail auf der Anmeldeseite – keine Telefonnummer erforderlich. Der Schlüssel wird einmal angezeigt, also speichern Sie ihn sicher. Er gewährt Zugriff auf das unzensierte Modell für legale erwachsene Inhalte, Textgenerierung und kreatives Schreiben ohne Standardablehnungen.

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."}]
  }'

Senden Ihrer ersten Anfrage

Machen Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit Ihrer Nachricht. Die Modell-ID ist uncensored. Eingabetext geht in den messages array. Die Antwort enthält generierten Text. Keine Embeddings, Bilder oder Audio werden unterstützt. Dies ist ein reiner Text-in, Text-out-Dienst, der für Entwickler entwickelt wurde, die direkten Zugriff auf unzensierte Sprachfähigkeiten benötigen.

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-Antworten

Verwenden Sie Server-Sent Events für die Echtzeit-Übertragung von Tokens. Fügen Sie stream: true Ihre Anfrage. Jeder Abschnitt enthält teilweise Text und Nutzungsdaten im letzten Abschnitt. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz bei langen Ausgaben. Streaming funktioniert mit jedem Standard OpenAI-kompatiblen Client, der SSE verarbeitet. Es ist ideal für Chat-Schnittstellen und interaktive Anwendungen.

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 und JSON-Modus

Aktivieren Sie strukturierte Ausgaben mit response_format: {"type": "json_object"}. Dies zwingt das Modell, gültiges JSON anstelle von Freitext zurückzugeben. Sie können auch Tools für Function Calling definieren. Geben Sie tool_choice die Art und Weise zu steuern, wie das Modell sie nutzt. Dies ist nützlich zum Parsen von Daten, Generieren von Konfigurationen oder Integrieren mit externen Systemen ohne zusätzliche Parsing-Logik.

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);

Kontextfenster und Grenzen

Das Modell unterstützt einen Kontextfenster von 100.000 Tokens für kombinierte Eingabe und Ausgabe. Die maximale Ausgabe pro Anfrage beträgt 16.000 Tokens. Wenn Sie max_tokens, beträgt es standardmäßig 2.048. Sie können 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel senden. Die Parallelität ist auf 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel begrenzt. Anforderungstexte müssen unter 8 MB bleiben. Diese Limits gewährleisten eine stabile Leistung bei der Hochlastnutzung.

Fehlerbehandlung und Token-Nutzung

Fehler werden als standardmäßige HTTP-Statuscodes zurückgegeben. Ein 401 bedeutet, dass Ihr API-Schlüssel ungültig oder abgelaufen ist. Ein 402 zeigt unzureichendes Guthaben an. Ein 429 signalisiert Rate Limiting. Prüfen Sie den Antwortkörper auf detaillierte Fehlermeldungen. Die Token-Nutzung wird nur für erfolgreiche Vervollständigungen berechnet. Fehler verbrauchen kein Guthaben. Dieses transparente Preismodell bedeutet, dass Sie nur für das bezahlen, was funktioniert.