Panduan Quickstart

Instal SDK

Mulai dengan menginstal library resmi untuk bahasa Anda. Ini memberi Anda akses langsung ke chat.completions endpoint tanpa lapisan routing tambahan.

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

Perbarui paket untuk memastikan kompatibilitas dengan fitur streaming dan pemanggilan fungsi.

Atur URL dasar Anda

Arahkan klien Anda ke endpoint khusus kami untuk melewati filter penyedia standar. Gunakan https://api.nsfwllmsystemprompt.com/v1 sebagai URL dasar Anda.

Masukkan kunci API Anda di header. Ini memastikan permintaan langsung ke model uncensored.

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"}]
  }'

Kirimkan permintaan pertama Anda

Buat permintaan POST ke /v1/chat/completions. Kirim ID model uncensored dan prompt sistem Anda.

Model ini menjawab tanpa menolak topik dewasa yang sah. Atur max_tokens untuk mengontrol panjang output.

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)

Tangani respons streaming

Aktifkan streaming dengan mengatur stream: true. Ini mengembalikan data token demi token melalui Server-Sent Events.

Proses setiap potongan untuk menampilkan output waktu nyata. Periksa potongan terakhir untuk penggunaan token total dan data penagihan.

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)

Aktifkan pemanggilan fungsi

Tentukan alat dalam permintaan Anda untuk memungkinkan model memanggil fungsi eksternal. Berikan tools array dengan skema Anda.

Atur tool_choice ke auto atau nama alat tertentu. Model mengembalikan panggilan alat dalam konten respons.

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);

Periksa penggunaan dan batas Anda

Anda memiliki 300 permintaan per menit dan 8 koneksi konper per kunci. Jendela konteks adalah 100.000 token secara total.

Kesalahan seperti 401 (kunci tidak valid) atau 402 (tidak ada kredit) bersifat gratis. Penolakan karena konten juga gratis. Bayar hanya untuk penggunaan token yang berhasil.

Ubah URL dasar di produksi

Perbarui variabel lingkungan Anda untuk mengarah ke endpoint yang stabil. Pastikan kunci API Anda aman di lingkungan produksi Anda.

Pantau penggunaan token Anda melalui chunk streaming terakhir. Isi ulang kredit melalui kripto saat diperlukan.