Basis-URL & Authentifizierung
Die API arbeitet unter https://api.nsfwchatbot.cc/v1. Sie verwendet die Standard-Authentifizierung mit Bearer-Token. Du erhältst deinen einzelnen API-Schlüssel über die Seite API-Schlüssel abrufen, die eine Anmeldung über Google oder E-Mail unterstützt. Der Schlüssel muss im Authorization-Header gesendet werden. Pro Konto ist nur ein Schlüssel aktiv; wird ein neuer Schlüssel generiert, wird der vorherige ungültig. Es gibt keine monatlichen Abonnements – das Guthaben ist prepaid und verfällt nie.
Stelle sicher, dass deine Client-Bibliothek auf die oben genannte Basis-URL verweist. Die Modellkennung ist immer uncensored. Dies ist ein Open-Weight-Modell, das auf minimale Inhaltsablehnung abgestimmt ist, und unterscheidet sich von GPT oder Claude. Es liefert Rohtextantworten ohne generische Guardrails für legale erwachsene Inhalte.
Erste Anfrage
Eine einfache Anfrage spiegelt den OpenAI-Chat-Completions-Endpunkt wider. Du gibst das Modell, die Nachrichten und optionale Parameter an. Die API gibt eine Textantwort zurück. Wenn du max_tokens weglässt, beträgt das Standard-Ausgabelimit 2.048 Token. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt bis zu 100.000 Token für Prompt und Completion zusammen.
Das folgende Beispiel zeigt eine Standard-Textvervollständigungsanfrage mit curl.
curl https://api.nsfwchatbot.cc/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 JSON-Objekt zurück, das den generierten Text enthält. Fehler geben Standard-HTTP-Statuscodes mit einem Fehlerobjekt im Körper zurück.
Python-SDK
Verwende die offizielle OpenAI Python-Bibliothek und konfiguriere sie so, dass sie auf unsere Basis-URL zeigt. So kannst du bestehenden Client-Code mit minimalen Änderungen nutzen. Übergebe deinen API-Schlüssel als api_key und setze base_url auf unseren Endpunkt. Der Modellname bleibt uncensored.
Beispiel für Initialisierung und Vervollständigungsaufruf:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwchatbot.cc/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)Dieser Ansatz funktioniert für einfache Textgenerierung oder zum Aufbau von Ketten. Denke daran, dass das Modell kein GPT-4 ist; passe deine Prompt-Engineering-Strategien entsprechend an. Streaming wird über den Parameter stream=True unterstützt, wie im nächsten Abschnitt detailliert beschrieben.
Node-SDK
Das Node.js OpenAI-SDK folgt demselben Konfigurationsmuster. Importiere die Bibliothek, setze die Basis-URL und den API-Schlüssel und rufe den Vervollständigungs-Endpunkt auf. Dies ist ideal für serverseitige Integrationen oder Node-basierte Chat-Anwendungen.
Initialisierungsbeispiel:
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.nsfwchatbot.cc/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);Das Antwortobjekt enthält den generierten Inhalt unter response.choices[0].message.content. Stelle sicher, dass du Fehler angemessen behandelst, da Netzwerkprobleme oder ungültige Schlüssel Ausnahmen auslösen. Das unzensierte Modell reagiert auf Standard-Systemprompts, sodass du Tonfall und Verhalten über die Nachrichtenverlauf definieren kannst.
Streaming-Antworten
Aktiviere Streaming, indem du stream: true in deiner Anfrage setzt. Die API gibt einen Server-Sent Events (SSE)-Stream zurück. Jeder Chunk enthält teilweise Text. Der letzte Chunk enthält die Token-Nutzungsstatistiken. Streaming reduziert die wahrgenommene Latenz für Nutzer in NSFW-Chatbot-Anwendungen.
Beispiel für eine Streaming-Anfrage:
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)Verarbeite den Stream, indem du den Inhalt jedes Chunks an deinen Puffer anhängst. Überwache den letzten Chunk auf Nutzungsdaten, um die Kosten zu verfolgen. Token-Preise: 0,25 $ pro Million Input-Token und 1,00 $ pro Million Output-Token. Fehler und Ablehnungen werden nicht berechnet.
Limits, Fehler & Kontextfenster
Jeder API-Schlüssel erlaubt 300 Anfragen pro Minute und 8 parallele Anfragen. Der Anfragetextkörper muss unter 8 MB liegen. Wenn der Schlüssel ungültig ist, erhältst du einen 401-Fehler. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes Guthaben an. Ein 429-Fehler signalisiert Ratenbegrenzung. Kontextfenster: 100.000 Token insgesamt. Maximalausgabe: 32.000 Token, falls angegeben. Inhalte mit Minderjährigen werden immer abgelehnt. Guthaben ist im Voraus bezahlt und verfällt nie. Nutze diese Limits, um Retry-Logik und Warteschlangenmanagement für deine unzensierte KI-API-Integration zu entwerfen.
