Avvio rapido API modello NSFW

Autenticazione & URL di Base

Utilizza la chiave API fornita con l'URL base standard per tutte le richieste. Supportiamo qualsiasi client compatibile con OpenAI semplicemente modificando il parametro base_url. La tua chiave garantisce l'accesso a un singolo modello uncensored ottimizzato per i contenuti per adulti senza rifiuti.

Includi la tua chiave nell'intestazione Authorization come token Bearer. Questo garantisce un accesso sicuro ai nostri endpoint ospitati. Puoi generare una nuova chiave immediatamente dopo esserti registrato tramite Google o email.

Mantieni la chiave privata. Identifica il tuo account prepagato e traccia l'utilizzo dei token con precisione.

Invio della tua prima Completion

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con il nome del modello e l'array messages. L'API restituisce completamenti testuali basati sul contesto del tuo prompt. Devi impostare l'ID del modello su "uncensored" per risultati coerenti.

I token di input costano $0.15 per milione, mentre i token di output costano $0.50 per milione. Gli addebiti si applicano solo ai completamenti con esito positivo, non agli errori.

• Imposta il modello su "uncensored".
• Fornisci un array di messages con role e content.
• Includi la tua chiave API nelle intestazioni.

Questa configurazione diretta funziona per roleplay, scrittura creativa o attività di elaborazione dati.

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"}]
  }'

Utilizzando gli SDK Python & Node

Installa gli SDK ufficiali di OpenAI per Python o Node e puntali al nostro URL di base. Questo ti permette di utilizzare metodi familiari come .chat.completions.create() senza riscrivere la tua logica.

Passa la tua chiave API come argomento api_key. Imposta base_url su HTTPS://api.modelnsfw.cc/v1 per instradare correttamente le richieste. Questo approccio semplifica l'integrazione per i progetti esistenti.

Entrambi gli SDK gestiscono automaticamente la serializzazione JSON e la logica di retry. È possibile regolare parametri come temperature o top_p per controllare la creatività.

Gli errori vengono restituiti come codici di stato HTTP standard. Puoi intercettare le eccezioni e gestirle nella logica della tua applicazione.

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);

Risposte in streaming e utilizzo dei token

Abilita lo streaming impostando stream su true nel corpo della richiesta. L'API restituisce chunk tramite Server-Sent Events (SSE) per l'output in tempo reale. Questo riduce la latenza percepita per le risposte lunghe.

I dettagli sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk dello stream. Puoi analizzare questi dati per monitorare i costi con precisione senza attendere l'intera risposta.

Lo streaming funziona bene per le interfacce chat o la generazione di testo in diretta. Permette agli utenti di vedere i contenuti man mano che vengono generati.

Imposta max_tokens per controllare la lunghezza massima dell'output per richiesta. Il valore predefinito è di 2.048 token se non specificato.

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 & JSON Mode

Utilizza il parametro tools per abilitare il function calling per l'estrazione di dati strutturati. Definisci le funzioni nella tua richiesta e lascia che il modello scelga quale chiamare. Questo è utile per analizzare il testo o attivare azioni.

Abilita la modalità JSON impostando response_format su json_object. Il modello restituisce esclusivamente JSON valido, garantendo che il tuo parser non fallisca mai. Questo è ideale per integrazioni API che richiedono strutture dati specifiche.

Combina entrambe le funzionalità per flussi di lavoro complessi. Puoi estrarre dati e chiamare funzioni simultaneamente.

Convalida sempre la struttura dell'output nel tuo codice. Il modello cerca l'accuratezza ma può occasionalmente produrre sintassi non valida.

Limiti di frequenza e finestra di contesto

La finestra di contesto supporta 100.000 token per prompt e completamento combinati. Ciò consente documenti di grandi dimensioni o conversazioni lunghe. Puoi inviare fino a 16.000 token in una singola risposta.

I limiti di velocità sono impostati a 300 richieste al minuto per chiave. Puoi effettuare 8 richieste concorrenti contemporaneamente. Il corpo della richiesta non deve superare gli 8 MB.

Monitora i codici di stato HTTP per gli errori. Un errore 401 significa che la tua chiave non è valida. Un errore 402 indica credito prepagato insufficiente. Un errore 429 segnala che hai superato il tuo limite di velocità.

Il credito non scade mai. Puoi ricaricare in qualsiasi momento usando criptovaluta senza perdere il tuo saldo.