Руководство по быстрому старту

Установите SDK

Начните с установки официальной библиотеки для вашего языка. Это дает вам прямой доступ к chat.completions эндпоинт без дополнительных слоев маршрутизации.

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

Обновляйте пакет, чтобы обеспечить совместимость с функциями потоковой передачи и вызова функций.

Установите базовый URL

Направьте клиента на наш конкретный конечный пункт для обхода стандартных фильтров провайдера. Используйте https://api.nsfwllmsystemprompt.com/v1 в качестве базового URL.

Передавайте ваш API-ключ в заголовке. Это гарантирует, что запросы направляются непосредственно к uncensored-модели.

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"}]
  }'

Отправьте первый запрос

Выполнить POST-запрос к /v1/chat/completions. Отправьте идентификатор модели uncensored и системный промпт.

Модель отвечает без отказов по законным взрослым темам. Установите max_tokens для управления длиной вывода.

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)

Обработка потоковых ответов

Включите потоковую передачу, установив stream: true. Это возвращает данные токен за токеном через Server-Sent Events.

Обрабатывайте каждый фрагмент для отображения вывода в реальном времени. Проверяйте последний фрагмент на предмет общего количества использованных токенов и данных о биллинге.

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)

Включите вызов функций

Определите инструменты в запросе, чтобы позволить модели вызывать внешние функции. Передайте tools массив с вашей схемой.

Установить tool_choice для auto или конкретное имя инструмента. Модель возвращает вызовы инструментов в содержании ответа.

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);

Проверьте использование и лимиты

У вас 300 запросов в минуту и 8 одновременных подключений на ключ. Размер контекстного окна составляет 100,000 токенов суммарно.

Ошибки, такие как 401 (неверный ключ) или 402 (нет кредитов), бесплатны. Отказы из-за контента также бесплатны. Платите только за успешное использование токенов.

Переключите базовый URL в продакшене

Обновите переменную окружения, чтобы она указывала на стабильный endpoint. Убедитесь, что ваш API-ключ защищён в производственной среде.

Отслеживайте использование токенов через последний чанк потоковой передачи. Пополняйте кредит с помощью криптовалюты при необходимости.