Szybki start API modelu NSFW

Uwierzytelnianie & URL bazowy

Użyj dostarczonego klucza API ze standardowym adresem URL bazowego dla wszystkich żądań. Obsługujemy dowolnego klienta kompatybilnego z OpenAI, po prostu zmieniając parametr base_url. Twój klucz daje dostęp do jednego modelu uncensored zoptymalizowanego pod kątrek treści dla dorosłych bez odrzuceń.

Dołącz swój klucz API do nagłówka Authorization jako token Bearer. Zapewnia to bezpieczny dostęp do naszych hostowanych punktów końcowych. Możesz wygenerować nowy klucz natychmiast po zalogowaniu się za pomocą Google lub e-maila.

Chroń swój klucz. Identyfikuje Twoje konto z kredytem z góry i dokładnie śledzi zużycie tokenów.

Wysyłanie pierwszej kompozycji

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions z nazwą swojego modelu i tablicą messages. API zwraca uzupełnienia tekstowe na podstawie kontekstu Twojego promptu. Musisz ustawić identyfikator modelu na "uncensored", aby uzyskać spójne wyniki.

Tokeny wejściowe kosztują $0.15 za milion, podczas gdy tokeny wyjściowe kosztują $0.50 za milion. Opłaty naliczane są tylko za pomyślne uzupełnienia, a nie za błędy.

• Ustaw model na "uncensored".
• Podaj tablicę messages z rolą i treścią.
• Dołącz swój klucz API do nagłówków.

Ten prosty setup działa do odgrywania ról, twórczego pisania lub zadań przetwarzania danych.

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"}]
  }'

Wykorzystywanie SDK Python & Node

Zainstaluj oficjalne pakiety SDK Pythona lub Node.js OpenAI i wskaż je na nasz adres bazowy. Pozwala to na używanie znanych metod, takich jak .chat.completions.create(), bez przepisywania logiki.

Przekaż swój klucz API jako argument api_key. Ustaw base_url na HTTPS://api.modelnsfw.cc/v1, aby poprawnie kierować żądania. To podejście upraszcza integrację dla istniejących projektów.

Oba SDK automatycznie obsługują serializację JSON i logikę ponawiania prób. Możesz dostosować parametry takie jak temperatura lub top_p, aby kontrolować kreatywność.

Błędy są zwracane jako standardowe kody statusu HTTP. Możesz przechwytywać wyjątki i obsługiwać je w logice swojej aplikacji.

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);

Odpowiedzi strumieniowe i zużycie tokenów

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream na true w ciele żądania. API zwraca fragmenty poprzez zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) dla outputu w czasie rzeczywistym. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla długich odpowiedzi.

Szczegóły zużycia tokenów pojawiają się w ostatnim fragmencie strumienia. Możesz sparsować te dane, aby dokładnie śledzić koszty, nie czekając na pełną odpowiedź.

Strumieniowanie dobrze sprawdza się w interfejsach czatu lub przy generowaniu tekstu na żywo. Pozwala użytkownikom widzieć treść w miarę jej generowania.

Ustaw max_tokens, aby kontrolować maksymalną długość wyjścia na żądanie. Domyślnie wynosi 2048 tokenów, jeśli nie zostanie określona.

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)

Wywoływanie funkcji & Tryb JSON

Użyj parametru tools, aby włączyć wywoływanie funkcji do ekstrakcji danych strukturalnych. Zdefiniuj funkcje w swoim żądaniu i pozwól modelowi wybrać, które mają zostać wywołane. Jest to przydatne do parsowania tekstu lub wyzwalania akcji.

Włącz tryb JSON, ustawiając response_format na json_object. Model zwraca ściśle poprawny JSON, zapewniając, że Twój parser nigdy nie zawiedzie. Jest to idealne dla integracji API wymagających określonych struktur danych.

Połącz obie funkcje dla złożonych przepływów pracy. Możesz wyodrębniać dane i wywoływać funkcje jednocześnie.

Zawsze waliduj strukturę wyjściową w swoim kodzie. Model dąży do dokładności, ale czasami może wygenerować niepoprawną składnię.

Limity prędkości & okno kontekstu

Okno kontekstowe obsługuje 100,000 tokenów dla połączonego promptu i uzupełnienia. Pozwala to na duże dokumenty lub długie rozmowy. Możesz wysłać do 16,000 tokenów w jednej odpowiedzi.

Limity szybkości wynoszą 300 żądań na minutę na klucz. Możesz wysyłać 8 jednoczesnych żądań jednocześnie. Rozmiar ciała żądania nie może przekraczać 8 MB.

Monitoruj kody statusu HTTP dla błędów. Błąd 401 oznacza, że Twój klucz jest nieprawidłowy. Błąd 402 wskazuje na niewystarczające prepaydowane kredyty. Błąd 429 sygnalizuje, że przekroczyłeś limit szybkości.

Kredyt nie wygasa. Możesz doładować środki w dowolnym momencie za pomocą kryptowalut, nie tracąc salda.