Inicio rápido del modelo NSFW

Autenticación & URL base

Usa la clave de API proporcionada con la URL base estándar para todas las solicitudes. Admitimos cualquier cliente compatible con OpenAI simplemente cambiando el parámetro base_url. Tu clave otorga acceso a un único modelo uncensored optimizado para contenido para adultos sin denegaciones.

Incluya su clave en el encabezado Authorization como un token Bearer. Esto garantiza un acceso seguro a nuestros puntos finales alojados. Puedes generar una nueva clave inmediatamente después del registro con Google o correo electrónico.

Mantén tu clave privada. Identifica tu cuenta prepagada y rastrea el uso de tokens con precisión.

Enviar tu primera finalización

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con tu nombre de modelo y array de mensajes. La API devuelve completados de texto basados en el contexto de tu prompt. Debes establecer el ID del modelo en "uncensored" para obtener resultados consistentes.

Los tokens de entrada cuestan $0.15 por millón, mientras que los tokens de salida cuestan $0.50 por millón. Los cargos aplican solo a las completaciones exitosas, no a los errores.

• Establece el modelo a "uncensored".
• Proporciona un array de mensajes con role y content.
• Incluya su clave API en los encabezados.

Esta configuración directa funciona para roleplay, escritura creativa o tareas de procesamiento de datos.

Copycurl https://api.modelnsfw.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return 400 status code"}]
  }'

Usando SDK de Python & Node

Instala los SDKs oficiales de Python o Node de OpenAI y configúralos para que apunten a nuestra URL base. Esto te permite usar métodos familiares como .chat.completions.create() sin reescribir tu lógica.

Pasa tu clave API como el argumento api_key. Establece base_url en HTTPS://api.modelnsfw.cc/v1 para enrutar las solicitudes correctamente. Este enfoque simplifica la integración para proyectos existentes.

Ambos SDKs manejan automáticamente la serialización JSON y la lógica de reintento. Puedes ajustar parámetros como temperature o top_p para controlar la creatividad.

Los errores se devuelven como códigos de estado HTTP estándar. Puedes capturar excepciones y manejarlas en la lógica de tu aplicación.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming y uso de tokens

Habilita la transmisión estableciendo stream en true en el cuerpo de tu solicitud. La API devuelve fragmentos mediante Eventos Enviados por Servidor (SSE) para la salida en tiempo real. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas.

Los detalles de uso de tokens aparecen en el último fragmento del flujo. Puedes analizar estos datos para rastrear los costos con precisión sin esperar a la respuesta completa.

El streaming funciona bien para interfaces de chat o generación de texto en vivo. Permite a los usuarios ver el contenido a medida que se genera.

Establece max_tokens para controlar la longitud máxima de la salida por solicitud. El valor predeterminado es de 2,048 tokens si no se especifica.

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)

Llamada de funciones y modo JSON

Utiliza el parámetro tools para habilitar la llamada a funciones para la extracción de datos estructurados. Define funciones en tu solicitud y deja que el modelo elija cuál llamar. Esto es útil para analizar texto o desencadenar acciones.

Habilita el modo JSON configurando response_format a json_object. El modelo devuelve estrictamente JSON válido, asegurando que tu analizador nunca falle. Esto es ideal para integraciones de API que requieren estructuras de datos específicas.

Combina ambas funciones para flujos de trabajo complejos. Puedes extraer datos y llamar a funciones simultáneamente.

Valida siempre la estructura de salida en tu código. El modelo se esfuerza por la precisión, pero ocasionalmente puede producir sintaxis inválida.

Límites de Tasa y Ventana de Contexto

La ventana de contexto admite 100,000 tokens para la entrada y salida combinadas. Esto permite documentos grandes o conversaciones largas. Puedes enviar hasta 16,000 tokens en una sola respuesta.

Los límites de velocidad están establecidos en 300 solicitudes por minuto por clave. Puedes realizar 8 solicitudes concurrentes al mismo tiempo. El cuerpo de la solicitud no debe exceder 8 MB.

Monitoriza los códigos de estado HTTP para errores. Un error 401 significa que tu clave es inválida. Un error 402 indica crédito prepagado insuficiente. Un error 429 señala que has excedido tu límite de velocidad.

El crédito nunca caduca. Puedes recargar en cualquier momento usando cripto sin perder tu saldo.