NSFW LLM: Unzensierte LLM API-Schnellstart

Basis-URL & Authentifizierung

Unsere API folgt dem OpenAI-Standard, was die Integration einfach macht. Verwende die Basis-URL https://api.nsfwllms.com/v1 für alle Anfragen. Die Authentifizierung erfolgt über einen Bearer-Token im Authorization-Header. Du kannst deinen Schlüssel auf der Seite API-Schlüssel erstellen, indem du nur E-Mail und Passwort angibst. Keine Telefonnummer oder Kreditkarte erforderlich, um mit dem kostenlosen Testguthaben zu starten.

Erste Anfrage

Sende eine standardmäßige Chat-Vervollständigungsanfrage, um die Konnektivität zu testen. Die Modellkennung ist uncensored. Diese Anfrage veranschaulicht den grundlegenden Text-ein, Text-aus-Ablauf ohne spezielle Parameter.

Copycurl https://api.nsfwllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Dies gibt ein standardmäßiges Antwortobjekt zurück, das den generierten Text enthält. Wenn du einen 401-Fehler erhältst, überprüfe deinen API-Schlüssel. Ein 402-Fehler zeigt an, dass dein Prepaid-Guthaben nicht ausreicht.

Python SDK-Integration

Verwende das offizielle openai Python-Paket, um mit dem Endpunkt zu interagieren. Lege die Basis-URL so fest, dass sie auf unsere Server verweist, und gib deinen API-Schlüssel an. So kannst du vertraute SDK-Muster für deine unzensierten LLM-Anwendungen nutzen.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Der Client verarbeitet die Serialisierung und Wiederholungslogik automatisch. Du kannst model="uncensored" übergeben, um sicherzustellen, dass du das richtige, zensurfreie Modell ansprichst.

Node SDK-Nutzung

Für JavaScript- oder TypeScript-Projekte initialisiere den OpenAI-Client mit der benutzerdefinierten Basis-URL. Dieser Ansatz funktioniert mit jeder OpenAI-kompatiblen Client-Bibliothek, die benutzerdefinierte Endpunkte unterstützt.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Stelle sicher, dass du eine aktuelle Version des SDK verwendest, die die baseUrl-Konfiguration unterstützt. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit unseren Streaming- und Function Calling-Funktionen.

Streaming-Antworten (SSE)

Aktiviere das Streaming, indem du stream: true in deiner Anfrage festlegst. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, die du inkrementell verarbeiten kannst. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Chat-Schnittstellen.

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)

Jeder Chunk enthält partielle Textdeltas. Verbinde diese Deltas, um die vollständige Antwort wiederherzustellen. Das Streaming funktioniert identisch zum Standard-OpenAI-Protokoll, daher sollten vorhandene Stream-Parser ohne Änderungen funktionieren.

Ratenlimits & Einschränkungen

Jeder API-Schlüssel ist auf 300 Anfragen pro Minute begrenzt. Die maximale Größe des Anfragekörpers beträgt 8 MB. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt bis zu 100.000 Token für Prompt und Vervollständigung zusammen. Wenn du das Ratenlimit überschreitest, erhältst du einen 429-Fehler. Du kannst deinen API-Schlüssel jederzeit neu generieren, wodurch der vorherige Schlüssel sofort ungültig wird.