NSFW LLM:無審查 LLM API 快速入門
幾分鐘內即可開始使用我們的無審查 LLM API。本指南涵蓋使用標準 OpenAI 相容客戶端進行身份驗證、聊天補全、串流輸出和函式呼叫。
- 每 1M 個輸入 token
- $0.25
- 輸出 token / 1M
- $1.00
- token 上下文
- 100,000
- 試用額度
- $0.50
- 每分鐘請求數
- 300
基礎 URL 與身份驗證
我們的 API 遵循 OpenAI 標準,使整合變得簡單。請對所有請求使用基礎 URL https://api.nsfwllms.com/v1。身份驗證透過 Authorization 標頭中的 Bearer token 處理。你只需電子郵件和密碼即可在「取得 API 金鑰」頁面產生金鑰。開始使用免費試用額度無需電話號碼或信用卡。
首次請求
發送標準聊天補全請求以測試連線。模型識別碼為 uncensored。此請求演示基本的文本輸入、文本輸出流程,無需任何特殊參數。
curl 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."}]
}'
這將返回包含生成文本的標準回應物件。如果收到 401,請驗證你的 API 金鑰。402 表示你的預付額度餘額不足。
Python SDK 整合
使用官方的 openai Python 套件來與端點互動。將 base URL 設定為指向我們的伺服器,並提供你的 API 金鑰。這讓你能夠利用熟悉的 SDK 模式來開發無審查 LLM 應用程式。
from 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)
客戶端會自動處理序列化與重試邏輯。你可以傳遞 model="uncensored" 以確保連接到正確的 abliterated 模型。
Node SDK 用法
對於 JavaScript 或 TypeScript 專案,請使用自訂基礎 URL 初始化 OpenAI 用戶端。這種方法適用於任何支援自訂端點的 OpenAI 相容用戶端程式庫。
import 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);
請確保你使用的是支援 baseUrl 設定的最新版本 SDK。這可確保與我們的串流輸出和函式呼叫功能相容。
串流回應(SSE)
在請求中設定 stream: true 以啟用串流輸出。API 會傳回伺服器發送事件(SSE),你可以逐步處理這些事件。這可降低聊天介面的感知延遲。
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)
每個區塊包含部分文本差異。將這些差異串連起來即可重建完整回應。串流運作方式與標準 OpenAI 協議相同,因此現有的串流解析器應無需修改即可使用。
速率限制與約束
每個 API 金鑰的速率限制為每分鐘 300 次請求。最大請求主體大小為 8 MB。上下文視窗總共支援最多 100,000 個 token(提示詞與補全合計)。如果超過速率限制,你將收到 429 錯誤。你可以隨時重新產生 API 金鑰,這會立即使舊金鑰失效。
API 技術參數
購買額度前,請先確認介面是否符合你的需求——以下是全部真實參數。
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 介面格式 | 相容 OpenAI:任何 OpenAI SDK 只需更換 base URL 和金鑰 |
| 驗證 | Authorization: Bearer YOUR_KEY |
| 模型 ID | uncensored |
| 端點 | POST /v1/chat/completions · GET /v1/models |
| Base URL | https://api.nsfwllms.com/v1 |
| 取樣參數 | temperature、top_p、stop、seed、presence_penalty、frequency_penalty |
| 上下文視窗 | 100,000 tokens(輸入與輸出合計) |
| 串流輸出 | 支援 SSE,最後一段包含 token 用量 |
| JSON 模式 | response_format: {"type": "json_object"} |
| 最大輸出 | 不另設輸出上限;提示+回覆共 100,000 個 token 視窗內,max_tokens 可選 |
| 函式呼叫 | 支援 tools、tool_choice;回覆包含 tool_calls(串流同樣支援),結果以 role: tool 訊息回傳 |
| 回應標頭 | X-Request-Id、X-Balance-USD、X-RateLimit-Limit-Requests、X-RateLimit-Limit-Concurrency |
| 並行請求 | 每把金鑰同時最多 8 個請求 |
| 請求大小 | 每次請求不超過 8 MB |
| 速率限制 | 每把金鑰每分鐘 300 次請求 |
| 計費 | 預付額度,按實際 token 用量扣費;錯誤和拒絕不收費 |
| 免費試用 | $0.50,有效期 7 天,不需信用卡 · 試用金鑰:2 個並行請求,每分鐘 60 次;首次儲值後恢復完整限額(8 和 300) |
| 額度效期 | 付費額度永不過期,無訂閱 |
| 價格 | 輸入 $0.25 / 百萬 tokens · 輸出 $1.00 / 百萬 tokens |
| 儲值 | USDT(TRC20)或 USDC(Base),$10–$500 任意整數金額 |
| 贈送額度 | 滿 $50 送 5%,滿 $100 送 10% |
| 內容政策 | 允許成人內容;涉及未成年人的性內容一律拒絕 |
| 登入 | Google 或電子郵件 + 密碼 |
| 金鑰 | 每個帳戶一把有效金鑰;產生新金鑰後舊金鑰失效 |
錯誤代碼
錯誤以 JSON 回傳,type 欄位固定;失敗或被拒絕的請求不計費。
| 狀態碼 | 類型 | 含義 |
|---|---|---|
400 | bad_request | JSON 無效、訊息為空、參數錯誤或超出上下文視窗 |
401 | missing_key · invalid_key · key_revoked | 缺少金鑰、金鑰錯誤或已被新金鑰取代 |
402 | no_credit | 餘額不足——儲值後立即恢復 |
403 | content_blocked | 涉及未成年人的性內容——拒絕且不計費 |
404 | not_found | 未知端點 |
413 | request_too_large | 請求內容超過 8 MB |
429 | rate_limited · concurrency | 超過每分鐘 300 次或 8 個並行——稍後重試 |
503 | upstream_busy | 模型忙碌——幾秒後重試 |
問答
如果我的預付額度耗盡會怎樣?
後續請求將收到 402 錯誤。你可以使用加密貨幣(USDT 或 USDC)從 10 美元起為帳戶儲值。較高層級會自動獲得額外額度。
無審查模型是 GPT-4 嗎?
不是。模型 ID 為 <code>uncensored</code>。這是一個開放權重模型,針對無限制的文字生成進行微調,運行於我們自己的 GPU 伺服器上。它不是 GPT、Claude 或其他廠商的模型。
我該如何處理串流錯誤?
檢查回應串流的 HTTP 狀態碼。如果串流提前結束或返回錯誤物件,請檢查 <code>error</code> 欄位以獲取速率限制或無效參數等詳細資訊。