NSFWチャット：無検閲LLM APIドキュメント

ベースURLと認証

まず、OpenAI互換クライアントをベースURL https://api.nsfwchat.top/v1 に設定してください。すべてのリクエストに Authorization ヘッダーにベアートークンとしてAPI キーを含めることで認証します。Googleまたはメールでサインアップ後、API キー発行ページでこのキーをすぐに生成できます。キーは作成時に一度だけ表示されるため、安全に保管してください。この単一のキーは、アカウントの前払いクレジットとレート制限に紐付いています。

最初のリクエスト

接続とレスポンスの品質を確認するために、標準的なchat-completionsリクエストを送信してください。uncensoredモデルIDを使用して、成人向けコンテンツにチューニングされたオープンウェイトモデルにアクセスします。APIはテキスト入力を受け取り、テキスト出力を返します。ペイロードにmessages配列とmodelフィールドが含まれていることを確認してください。この基本的な呼び出しにより、アプリケーションロジックを構築する前に、認証とベースURLの設定が正しいことを検証できます。

Python SDK統合

公式のOpenAI Python SDKを使用してAPIと連携します。base_urlおよびapi_key環境変数を設定するか、クライアントコンストラクタに直接渡してください。モデルuncensoredでchat.completions.createを呼び出します。この手法はNSFWチャットアプリケーション向けの既存のコミュニティコードを活用します。SDKはシリアライズとエラー解析を処理するため、Python環境内でのプロンプトエンジニアリングとメッセージ履歴管理に集中できます。

Node SDK統合

JavaScriptまたはTypeScriptアプリケーションでは、ベースURLとAPIキーを使用してOpenAIクライアントを初期化してください。Node SDKはデフォルトで非同期であり、すべてのAPI呼び出しにPromiseを返します。会話履歴を送信するには chat.completions.create を呼び出します。この統合は、ノンブロッキングI/Oを必要とするWebサーバーやNodeベースのゲームバックエンドに最適です。レスポンスオブジェクトを処理してアシスタントの返信を抽出し、ローカル状態またはデータベースを更新してください。

SSEによるストリーミングレスポンス

リクエストに stream: true を設定してストリーミングを有効にします。APIはモデルがテキストを生成する際にServer-Sent Events (SSE) を返します。各チャンクには部分的なデルタが含まれます。最終チャンクには、リクエストのトークン使用統計が含まれます。この方法は、生成されるテキストをリアルタイムで表示することで、NSFWチャットインターフェースのユーザーにとっての知覚レイテンシーを削減します。クライアントで各イベントを処理し、UIをリアルタイムで更新してください。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウは、プロンプトとコンプリーションを合わせて最大100,000トークンをサポートします。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの同時リクエストに制限されます。前払いクレジットが枯渇すると、APIはそれ以上のリクエストを拒否します。認証失敗は401エラーを返し、レート制限は429レスポンスを引き起こします。アプリケーションが高トラフィック期間中にスムーズなユーザーエクスペリエンスを維持するために、これらのエラーを適切に処理してください。

cURL

Copycurl https://api.nsfwchat.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwchat.top/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)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミング

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)