LLM NSFW : Guide de démarrage rapide de l'API LLM sans censure

URL de base et authentification

Notre API suit le standard OpenAI, ce qui rend l'intégration simple. Utilisez l'URL de base https://api.nsfwllms.com/v1 pour toutes les requêtes. L'authentification est gérée via un jeton Bearer dans l'en-tête Authorization. Vous pouvez générer votre clé sur la page Obtenir une clé API en utilisant simplement une adresse e-mail et un mot de passe. Aucun numéro de téléphone ni carte bancaire n'est requis pour commencer avec le crédit d'essai gratuit.

Première requête

Envoyez une requête standard de complétion de chat pour tester la connectivité. L'identifiant du modèle est uncensored. Cette requête démontre le flux basique texte en entrée, texte en sortie sans paramètres spéciaux.

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."}]
  }'

Cela renvoie un objet de réponse standard contenant le texte généré. Si vous recevez une erreur 401, vérifiez votre clé API. Une erreur 402 indique que le solde de votre crédit prépayé est insuffisant.

Intégration du SDK Python

Utilisez le package Python officiel openai pour interagir avec l'endpoint. Définissez l'URL de base pour pointer vers nos serveurs et fournissez votre clé API. Cela vous permet de tirer parti des patterns SDK familiers pour vos applications LLM sans censure.

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)

Le client gère automatiquement la sérialisation et la logique de nouvelle tentative. Vous pouvez passer model="uncensored" pour vous assurer d'utiliser le bon modèle ablité.

Utilisation du SDK Node.js

Pour les projets JavaScript ou TypeScript, initialisez le client OpenAI avec l'URL de base personnalisée. Cette approche fonctionne avec n'importe quelle bibliothèque client compatible OpenAI qui prend en charge les endpoints personnalisés.

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);

Assurez-vous d'utiliser une version récente du SDK qui prend en charge la configuration baseUrl. Cela garantit la compatibilité avec nos fonctionnalités de streaming et d'appel d'outils.

Réponses en streaming (SSE)

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE) que vous pouvez traiter de manière incrémentale. Cela réduit la latence perçue pour les interfaces de chat.

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)

Chaque chunk contient des deltas de texte partiels. Concaténez ces deltas pour reconstituer la réponse complète. Le streaming fonctionne de manière identique au protocole OpenAI standard, donc les analyseurs de flux existants devraient fonctionner sans modification.

Limites de débit et contraintes

Chaque clé API est limitée à 300 requêtes par minute. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. La fenêtre de contexte prend en charge jusqu'à 100 000 tokens au total pour le prompt et la complétion combinés. Si vous dépassez la limite de débit, vous recevrez une erreur 429. Vous pouvez régénérer votre clé API à tout moment, ce qui révoque immédiatement la clé précédente.