NSFW 채팅: 무검열 LLM API 문서

베이스 URL 및 인증

OpenAI 호환 클라이언트를 베이스 URL https://api.nsfwchat.top/v1로 설정하세요. 모든 요청에 Authorization 헤더에 Bearer 토큰 형태로 API 키를 포함하여 인증하세요. Google 또는 이메일로 가입한 후 API 키 페이지에서 키를 즉시 생성할 수 있습니다. 키는 생성 시 한 번만 표시되므로 안전하게 저장하세요. 이 단일 키는 계정의 선불 크레딧 및 요청 제한과 연결됩니다.

첫 번째 요청

연결성 및 응답 품질을 테스트하려면 표준 채팅 완료 요청을 보내십시오. 성인 콘텐츠에 맞게 조정된 오픈 웨이트 모델에 액세스하려면 모델 ID uncensored를 사용하십시오. API는 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 반환합니다. 페이로드에 messages 배열과 model 필드가 포함되어 있는지 확인하십시오. 이 기본 호출은 애플리케이션 로직을 구축하기 전에 인증 및 기본 URL 구성이 올바른지 확인합니다.

Python SDK 통합

공식 OpenAI Python SDK를 사용하여 API와 상호 작용하세요. base_url 및 api_key 환경 변수를 설정하거나 클라이언트 생성자에 직접 전달하세요. 모델 uncensored로 chat.completions.create를 호출하세요. 이 방법은 NSFW 채팅 애플리케이션을 위한 기존 커뮤니티 코드를 활용합니다. SDK는 직렬화 및 오류 처리를 담당하므로 Python 환경에서 프롬프트 엔지니어링 및 메시지 기록 관리에 집중할 수 있습니다.

Node SDK 통합

JavaScript 또는 TypeScript 애플리케이션의 경우 베이스 URL과 API 키를 사용하여 OpenAI 클라이언트를 초기화하세요. Node SDK는 기본적으로 비동기이며 모든 API 호출에 대한 Promise를 반환합니다. 대화 기록을 보내려면 chat.completions.create를 호출하세요. 이 통합은 차단되지 않은 I/O가 필요한 웹 서버 또는 Node 기반 게임 백엔드에 이상적입니다. 응답 객체를 처리하여 어시스턴트의 응답을 추출하고 로컬 상태 또는 데이터베이스를 업데이트하세요.

SSE를 통한 스트리밍 응답

요청에 stream: true를 설정하여 스트리밍을 활성화하십시오. API는 모델이 텍스트를 생성할 때 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 각 청크에는 부분 델타가 포함됩니다. 마지막 청크에는 요청의 토큰 사용 통계가 포함됩니다. 이 방법은 텍스트가 생성되는 대로 표시하여 NSFW 채팅 인터페이스 사용자의 지각된 지연 시간을 줄입니다. 클라이언트에서 각 이벤트를 처리하여 UI를 실시간으로 업데이트하십시오.

제한, 오류 및 컨텍스트 창

컨텍스트 창은 프롬프트와 완성을 합쳐 최대 100,000개의 토큰을 지원합니다. 요청 본문은 8 MB를 초과할 수 없습니다. 분당 300개 요청 및 키당 8개의 동시 요청으로 제한됩니다. 선불 크레딧이 고갈되면 API가 추가 요청을 거부합니다. 인증 실패는 401 오류를 반환하고, 속도 제한은 429 응답을 트리거합니다. 애플리케이션이 이러한 오류를 적절히 처리하여 높은 트래픽 기간 동안 원활한 사용자 경험을 유지하도록 하십시오.

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);

스트리밍

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)