快速入门指南
几分钟内即可通过此 OpenAI 兼容 API 运行您的无审查 LLM。我们跳过订阅锁定,让您生成成人内容时无需面对拒绝。
安装 SDK
首先为您的语言安装官方库。这使您可以直接访问 chat.completions 无额外路由层。
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
保持软件包更新,以确保与流式传输和函数调用功能的兼容性。
设置您的 base URL
将您的客户端指向我们的特定端点以绕过标准提供商过滤器。使用 https://api.nsfwllmsystemprompt.com/v1 作为您的基础 URL。
将 API 密钥放入请求头中。这确保请求直接发送到 uncensored 模型。
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"}]
}'
发送第一个请求
向...发起 POST 请求 /v1/chat/completions. 发送模型 ID uncensored 和你的系统提示。
该模型不会拒绝合法的成人话题。设置 max_tokens 控制输出长度。
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)
处理流式传输响应
通过将 stream: true. 这通过服务器发送事件(SSE)以 token 为单位返回数据。
处理每个数据块以显示实时输出。检查最后一个数据块以获取总 token 使用量和计费数据。
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)
启用函数调用
在请求中定义工具以让模型调用外部函数。传递 tools 包含您的模式的数组。
设置 tool_choice 到 auto 或特定的工具名称。模型在响应内容中返回工具调用。
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);
检查用量和限制
每分钟 300 次请求,每个密钥 8 个并发连接。上下文窗口总共 100,000 个 token。
错误如 401(密钥无效)或 402(无余额)是免费的。因内容导致的拒绝也是免费的。只为成功的令牌使用付费。
在生产环境中切换基础 URL
更新您的环境变量,指向稳定的端点。确保您的 API 密钥在生产环境中安全。
通过最后的流式传输块监控您的令牌使用情况。需要时通过加密货币补充积分。
常见问题
这是 NSFW LLM 系统提示词 API 吗?
是的,我们托管一个针对成人内容优化的无审查模型。它不是 GPT、Claude 或其他供应商的模型。
为什么我会收到 402 错误?
您的预存余额已耗尽。您可以通过 USDT 或 USDC 充值。错误和拒绝请求不消耗余额。
上下文窗口大小是多少?
该模型支持 100,000 个 token 的提示词和补全总和。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。