Hướng dẫn bắt đầu nhanh
Lấy LLM không kiểm duyệt của bạn chạy trong vài phút với API tương thích OpenAI này. Chúng tôi bỏ qua các khóa đăng ký để bạn có thể tạo nội dung người lớn mà không bị từ chối.
Cài đặt SDK
Bắt đầu bằng cách cài đặt thư viện chính thức cho ngôn ngữ của bạn. Điều này cho phép bạn truy cập trực tiếp vào chat.completions endpoint không có các lớp định tuyến bổ sung.
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
Giữ gói cập nhật để đảm bảo tương thích với các tính năng streaming và gọi hàm.
Thiết lập URL cơ sở của bạn
Điểm client của bạn đến điểm cuối cụ thể của chúng tôi để bỏ qua bộ lọc nhà cung cấp tiêu chuẩn. Sử dụng https://api.nsfwllmsystemprompt.com/v1 làm URL cơ sở.
Đặt khóa API của bạn trong tiêu đề. Điều này đảm bảo các yêu cầu được gửi trực tiếp đến mô hình không kiểm duyệt.
curl 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"}]
}'
Gửi yêu cầu đầu tiên
Thực hiện yêu cầu POST đến /v1/chat/completions. Gửi ID model uncensored và lời nhắc hệ thống của bạn.
Mô hình trả lời mà không từ chối các chủ đề người trưởng thành hợp pháp. Đặt max_tokens để kiểm soát độ dài đầu ra.
from 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)
Xử lý các phản hồi streaming
Bật phát trực tiếp bằng cách đặt stream: true. Điều này trả dữ liệu token theo từng token qua Sự kiện Gửi Máy chủ (Server-Sent Events).
Xử lý từng đoạn để hiển thị đầu ra thời gian thực. Kiểm tra đoạn cuối cùng để biết tổng sử dụng token và dữ liệu thanh toán.
stream = 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)
Bật gọi hàm
Định nghĩa các công cụ trong yêu cầu của bạn để cho phép mô hình gọi các hàm bên ngoài. Truyền tools mảng với lược đồ của bạn.
Đặt tool_choice để auto hoặc một tên công cụ cụ thể. Mô hình trả về các lệnh gọi công cụ trong nội dung phản hồi.
import 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);
Kiểm tra mức sử dụng và giới hạn của bạn
Bạn có 300 yêu cầu mỗi phút và 8 kết nối đồng thời mỗi khóa. Cửa sổ ngữ cảnh là 100.000 token tổng cộng.
Lỗi như 401 (khóa không hợp lệ) hoặc 402 (không có tín dụng) được miễn phí. Việc từ chối do nội dung cũng được miễn phí. Chỉ trả tiền cho việc sử dụng token thành công.
Chuyển đổi URL cơ sở trong môi trường sản xuất
Cập nhật biến môi trường của bạn để trỏ đến điểm cuối ổn định. Đảm bảo khóa API của bạn được bảo mật trong môi trường sản xuất của bạn.
Theo dõi việc sử dụng token qua chunk streaming cuối cùng. Nạp lại tín dụng bằng tiền điện tử khi cần.
Câu hỏi thường gặp
Đây có phải là API hệ thống prompt cho NSFW LLM không?
Có, chúng tôi lưu trữ một mô hình không kiểm duyệt được tối ưu hóa cho nội dung người lớn. Nó không phải là GPT, Claude hoặc bất kỳ mô hình của nhà cung cấp nào'.
Tại sao tôi nhận được lỗi 402?
Số dư trả trước của bạn đã hết. Bạn có thể nạp tiền qua USDT hoặc USDC. Lỗi và từ chối không tiêu tốn tín dụng.
Kích thước context window là bao nhiêu?
Mô hình hỗ trợ 100.000 token cho prompt và completion kết hợp. Output tối đa là 16.000 token mỗi yêu cầu.