Guía de inicio rápido

Instala el SDK

Comienza instalando la biblioteca oficial para tu lenguaje. Esto te da acceso directo al chat.completions endpoint sin capas de enrutamiento adicionales.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Mantén el paquete actualizado para garantizar la compatibilidad con las funciones de streaming y llamada de funciones.

Configura tu URL base

Apunta tu cliente a nuestro punto de conexión específico para omitir los filtros de proveedor estándar. Utiliza https://api.nsfwllmsystemprompt.com/v1 como tu URL base.

Pasa tu clave de API en el encabezado. Esto asegura que las solicitudes vayan directamente al modelo sin censura.

Copycurl https://api.nsfwllmsystemprompt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five features of this model"}]
  }'

Envía tu primera solicitud

Hacer una solicitud POST a /v1/chat/completions. Envía el ID del modelo uncensored y tu prompt del sistema.

El modelo responde sin rechazar temas adultos lícitos. Configura max_tokens para controlar la longitud de la salida.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwllmsystemprompt.com/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)

Maneja respuestas de streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream: true. Esto devuelve datos token por token vía Server-Sent Events.

Procesa cada fragmento para mostrar la salida en tiempo real. Comprueba el último fragmento para obtener el uso total de tokens y los datos de facturación.

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)

Habilitar llamada de funciones

Define las herramientas en tu solicitud para permitir que el modelo invoque funciones externas. Pasa el tools array con tu esquema.

Establecer tool_choice para auto o un nombre de herramienta específico. El modelo devuelve llamadas a herramientas en el contenido de la respuesta.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Verifica tu uso y límites

Tienes 300 solicitudes por minuto y 8 conexiones concurrentes por clave. La ventana de contexto es de 100,000 tokens en total.

Errores como 401 (clave inválida) o 402 (sin crédito) son gratuitos. Las denegaciones por contenido también son gratuitas. Paga solo por el uso exitoso de tokens.

Cambia tu URL base en producción

Actualiza tu variable de entorno para apuntar al punto de conexión estable. Asegúrate de que tu clave API esté segura en tu entorno de producción.

Monitorea el uso de tokens a través del último chunk de streaming. Recarga el crédito con criptomonedas cuando sea necesario.