NSFW Sohbet: Sansürsüz LLM API Dokümantasyonu

Temel URL ve Kimlik Doğrulama

OpenAI uyumlu istemcinizi https://api.nsfwchat.top/v1 temel URL'sine yönlendirerek başlayın. Her istekte API anahtarınızı Bearer token olarak Authorization başlığında dahil ederek kimlik doğrulaması yapın. Anahtarı, Google veya e-posta ile kaydolduktan sonra hemen API anahtarı sayfasında oluşturabilirsiniz. Anahtar oluşturulduğunda bir kez gösterilir, bu nedenle onu güvenli bir şekilde kaydedin. Bu tek anahtar, hesabınızın ön ödemeli kredisi ve istek sınırları ile ilişkilidir.

İlk İstek

Bağlantı ve yanıt kalitesini test etmek için standart bir sohbet-tamamlama isteği gönderin. Yetişkin içerikler için ayarlanmış açık ağırlıklı modele erişmek için uncensored model kimliğini kullanın. API metin girdisi kabul eder ve metin çıktısı döndürür. Yükinizin messages dizisini ve model alanını içerdiğinden emin olun. Bu temel çağrı, uygulama mantığınızı oluşturmadan önce kimlik doğrulamanızın ve temel URL yapılandırmanızın doğru olduğunu doğrular.

Python SDK Entegrasyonu

API ile etkileşim kurmak için resmi OpenAI Python SDK'sını kullanın. base_url ve api_key ortam değişkenlerini ayarlayın veya bunları doğrudan istemci oluşturucusuna iletin. Model uncensored ile chat.completions.create çağrısını yapın. Bu yaklaşım, NSFW sohbet uygulamaları için mevcut topluluk kodundan yararlanır. SDK, seri hale getirme ve hata ayrıştırma işlemlerini üstlenir, böylece Python ortamınızda istem mühendisliği ve mesaj geçmişi yönetimine odaklanabilirsiniz.

Node SDK Entegrasyonu

JavaScript veya TypeScript uygulamaları için, temel URL'nizi ve API anahtarınızı kullanarak OpenAI istemcisini başlatın. Node SDK varsayılan olarak eşzamansızdır ve tüm API çağrıları için promises döndürür. Sohbet geçmişinizi göndermek için chat.completions.create çağrısını yapın. Bu entegrasyon, engelleme olmayan I/O gerektiren web sunucuları veya Node tabanlı oyun arka uçları için idealdir. Yardımcının yanıtını ayıklamak ve yerel durumunuzu veya veritabanınızı güncellemek için yanıt nesnesini işleyin.

SSE ile Akış Yanıtları

İsteğinizde stream: true ayarlayarak akışı etkinleştirin. API, model metin oluştururken Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE) döndürür. Her parça kısmi delta içerir. Son parça, istek için token kullanım istatistiklerini içerir. Bu yöntem, metin oluşturulurken görüntülenerek NSFW sohbet arayüzlerindeki kullanıcılar için algılanan gecikmeyi azaltır. Arayüzü gerçek zamanlı olarak güncellemek için her olayı istemcinizde işleyin.

Sınırlar, Hatalar ve Bağlam Penceresi

Bağlam penceresi, istem ve tamamlama için birlikte 100.000 tokena kadar destekler. İstek gövleniz 8 MB'ı aşmamalıdır. Dakikada 300 istek ve ana başına 8 eşzamanlı istekle sınırlıyorsunuz. Ön ödemeli krediniz tükendiğinde API daha fazla isteği reddeder. Kimlik doğrulama hataları 401 hatası döndürür ve hız limitleri 429 yanıtı tetikler. Uygulamanızın bu hataları zarif bir şekilde işlediğinden emin olun, böylece yüksek trafik dönemlerinde kullanıcı deneyimini koruyun.

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);

Akış

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)