NSFW Chat: Документация API LLM без цензуры

Базовый URL и аутентификация

Начните с указания базового URL https://api.nsfwchat.top/v1 для вашего клиента, совместимого с OpenAI. Аутентифицируйте каждый запрос, добавляя ваш API-ключ в заголовок Authorization в виде токена Bearer. Вы можете сгенерировать этот ключ сразу после регистрации через Google или email на странице получения API-ключа. Ключ отображается один раз при создании, поэтому сохраните его в надежном месте. Этот ключ привязан к предоплаченному балансу и лимитам запросов вашей учетной записи.

Первый запрос

Отправьте стандартный запрос chat-completions, чтобы проверить подключение и качество ответов. Используйте ID модели uncensored для доступа к модели с открытыми весами, настроенной на взрослый контент. API принимает текстовый ввод и возвращает текстовый вывод. Убедитесь, что ваша полезная нагрузка содержит массив messages и поле model. Этот базовый вызов подтверждает, что ваша аутентификация и базовый URL настроены правильно, прежде чем вы начнете разрабатывать логику приложения.

Интеграция Python SDK

Используйте официальный Python SDK OpenAI для взаимодействия с API. Установите переменные окружения base_url и api_key или передайте их напрямую в конструктор клиента. Вызовите chat.completions.create с моделью uncensored. Этот подход использует существующий код сообщества для приложений NSFW-чата. SDK обрабатывает сериализацию и разбор ошибок, позволяя вам сосредоточиться на инженерии промптов и управлении историей сообщений в вашей среде Python.

Интеграция Node SDK

Для приложений на JavaScript или TypeScript инициализируйте клиент OpenAI, указав базовый URL и API-ключ. Node SDK по умолчанию асинхронен и возвращает промисы для всех вызовов API. Вызовите chat.completions.create, чтобы отправить историю разговора. Эта интеграция идеально подходит для веб-серверов или игровых бэкендов на Node, требующих неблокирующий ввод-вывод. Обработайте объект ответа, чтобы извлечь ответ ассистента и обновить локальное состояние или базу данных.

Потоковые ответы через SSE

Включите потоковую передачу, установив stream: true в запросе. API возвращает Server-Sent Events (SSE) по мере генерации текста моделью. Каждый чанк содержит частичные дельты. Последний чанк включает статистику использования токенов для запроса. Этот метод снижает воспринимаемую задержку для пользователей в интерфейсах NSFW-чата, отображая текст по мере его генерации. Обрабатывайте каждое событие в клиенте, чтобы обновлять интерфейс в реальном времени.

Лимиты, ошибки и контекстное окно

Контекстное окно поддерживает до 100 000 токенов для промпта и завершения в сумме. Тело вашего запроса не должно превышать 8 МБ. Лимит составляет 300 запросов в минуту и 8 параллельных запросов на ключ. Если ваш предоплаченный баланс исчерпан, API отклоняет дальнейшие запросы. Ошибки аутентификации возвращают код 401, а лимит запросов вызывает ответ 429. Убедитесь, что ваше приложение корректно обрабатывает эти ошибки, чтобы обеспечить плавный пользовательский опыт в периоды высоких нагрузок.

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);

Потоковая передача

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)