Início Rápido da API do Modelo NSFW

Autenticação & URL Base

Use a chave de API fornecida com o URL base padrão para todas as solicitações. Suportamos qualquer cliente compatível com OpenAI, simplesmente alterando o parâmetro base_url. Sua chave concede acesso a um único modelo uncensored otimizado para conteúdo adulto sem recusas.

Inclua sua chave no cabeçalho Authorization como um token Bearer. Isso garante acesso seguro aos nossos endpoints hospedados. Você pode gerar uma nova chave imediatamente após o cadastro via Google ou e-mail.

Mantenha sua chave privada. Ela identifica sua conta pré-paga e rastreia o uso de tokens com precisão.

Enviando Sua Primeira Conclusão

Envie uma solicitação POST para /v1/chat/completions com o nome do seu modelo e array de mensagens. A API retorna conclusões de texto baseadas no contexto do seu prompt. Você deve definir o ID do modelo como "uncensored" para resultados consistentes.

Tokens de entrada custam $0,15 por milhão, enquanto tokens de saída custam $0,50 por milhão. As cobranças aplicam-se apenas a conclusões bem-sucedidas, não a erros.

• Defina o modelo para "uncensored".
• Forneça um array de mensagens com role e content.
• Inclua sua chave de API nos cabeçalhos.

Esta configuração direta funciona para roleplay, escrita criativa ou tarefas de processamento de dados.

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 SDKs Python & Node

Instale os SDKs oficiais da OpenAI para Python ou Node e aponte-os para nossa URL base. Isso permite que você use métodos familiares como .chat.completions.create() sem reescrever sua lógica.

Envie sua chave de API como o argumento api_key. Defina base_url para HTTPS://api.modelnsfw.cc/v1 para rotear as solicitações corretamente. Esta abordagem simplifica a integração para projetos existentes.

Ambos os SDKs lidam automaticamente com serialização JSON e lógica de retry. Você pode ajustar parâmetros como temperatura ou top_p para controlar a criatividade.

Os erros são retornados como códigos de status HTTP padrão. Você pode capturar exceções e tratá-las na lógica da sua aplicação.

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);

Respostas em Streaming e Uso de Tokens

Ative o streaming definindo stream como true no corpo da solicitação. A API retorna fragmentos via Server-Sent Events (SSE) para saída em tempo real. Isso reduz a latência percebida para respostas longas.

Os detalhes de uso de tokens aparecem no último chunk do fluxo. Você pode analisar esses dados para rastrear os custos com precisão sem esperar pela resposta completa.

O streaming funciona bem para interfaces de chat ou geração de texto ao vivo. Permite que os usuários vejam o conteúdo à medida que é gerado.

Defina max_tokens para controlar o comprimento máximo da saída por solicitação. O padrão é de 2.048 tokens se não especificado.

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

Use o parâmetro tools para habilitar function calling para extração de dados estruturados. Defina funções na sua solicitação e deixe o modelo escolher qual chamar. Isso é útil para analisar texto ou acionar ações.

Habilite o modo JSON definindo response_format como json_object. O modelo retorna JSON estritamente válido, garantindo que seu parser nunca falhe. Isso é ideal para integrações de API que exigem estruturas de dados específicas.

Combine ambos os recursos para fluxos de trabalho complexos. Você pode extrair dados e chamar funções simultaneamente.

Valide sempre a estrutura de saída no seu código. O modelo busca precisão, mas pode ocasionalmente produzir sintaxe inválida.

Limites de Taxa & Janela de Contexto

A janela de contexto suporta 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. Isso permite documentos grandes ou conversas longas. Você pode enviar até 16.000 tokens em uma única resposta.

Os limites de taxa estão definidos para 300 solicitações por minuto por chave. Você pode fazer 8 solicitações simultâneas ao mesmo tempo. O corpo da solicitação não deve exceder 8 MB.

Monitore os códigos de status HTTP para erros. Um erro 401 significa que sua chave é inválida. Um erro 402 indica crédito pré-pago insuficiente. Um erro 429 sinaliza que você excedeu seu limite de taxa.

O crédito nunca expira. Você pode fazer recarga a qualquer momento usando criptomoedas sem perder seu saldo.