URL de base & Authentification
L'API fonctionne à l'adresse https://api.nsfwchatbot.cc/v1. Elle utilise l'authentification standard par token Bearer. Vous obtenez une seule clé API via la page Obtenir clé API, en vous connectant avec Google ou par e-mail. La clé doit être envoyée dans l'en-tête Authorization. Une seule clé est active par compte ; la génération d'une nouvelle clé révoque la précédente. Il n'y a pas d'abonnements mensuels : le crédit est prépayé et n'expire jamais.
Assurez-vous que votre bibliothèque cliente pointe vers l'URL de base ci-dessus. L'identifiant du modèle est toujours uncensored. Il s'agit d'un modèle à poids ouverts ajusté pour un refus minimal de contenu, distinct de GPT ou Claude. Il fournit des réponses textuelles brutes sans garde-fous génériques pour le contenu adulte légal.
Première requête
Une requête basique imite l'endpoint chat-completions d'OpenAI. Vous spécifiez le modèle, les messages et les paramètres optionnels. L'API retourne une réponse textuelle. Si vous omettez max_tokens, la limite de sortie par défaut est de 2 048 tokens. La fenêtre de contexte prend en charge jusqu'à 100 000 tokens au total pour le prompt et la complétion combinés.
L'exemple suivant montre une requête standard de complétion de texte utilisant 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."}]
}'Cela retourne un objet JSON contenant le texte généré. Les erreurs retournent des codes de statut HTTP standards avec un objet d'erreur dans le corps.
SDK Python
Utilisez la bibliothèque officielle OpenAI Python, en la configurant pour pointer vers notre URL de base. Cela vous permet de tirer parti du code client existant avec des modifications minimales. Transmettez votre clé API en tant que api_key et définissez base_url sur notre endpoint. Le nom du modèle reste uncensored.
Exemple d'initialisation et d'appel de complétion :
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)Cette approche fonctionne pour la génération de texte simple ou la création de chaînes. Rappelez-vous que le modèle n'est pas GPT-4 ; ajustez votre ingénierie de prompt en conséquence. Le streaming est pris en charge via le paramètre stream=True, détaillé dans la section suivante.
SDK Node
Le SDK OpenAI Node.js suit le même schéma de configuration. Importez la bibliothèque, définissez l'URL de base et la clé API, puis appelez l'endpoint de complétion. C'est idéal pour les intégrations côté serveur ou les applications de chat basées sur Node.
Exemple d'initialisation :
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);L'objet de réponse contient le contenu généré dans response.choices[0].message.content. Assurez-vous de gérer les erreurs correctement, car les problèmes réseau ou les clés invalides lanceront des exceptions. Le modèle sans censure répond aux prompts système standards, vous permettant de définir le ton et le comportement via l'historique des messages.
Réponses en streaming
Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API retourne un flux Server-Sent Events (SSE). Chaque chunk contient du texte partiel. Le dernier chunk inclut les statistiques d'utilisation des tokens. Le streaming réduit la latence perçue pour les utilisateurs dans les applications de chatbot NSFW.
Exemple de requête en streaming :
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)Traitez le flux en ajoutant le contenu de chaque chunk à votre tampon. Surveillez le dernier chunk pour les données d'utilisation afin de suivre les coûts. Le prix des tokens est de 0,25 $ par million de tokens d'entrée et de 1,00 $ par million de tokens de sortie. Les erreurs et les refus ne sont pas facturés.
Limites, erreurs & fenêtre de contexte
Chaque clé API permet 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées. Le corps de la requête doit être inférieur à 8 Mo. Si la clé est invalide, vous recevez une erreur 401. Une erreur 402 indique un crédit insuffisant. Une erreur 429 signale une limite de débit. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. La sortie maximale est de 32 000 tokens si spécifiée. Le contenu impliquant des mineurs est toujours refusé. Le crédit est prépayé via crypto et n'expire jamais. Utilisez ces limites pour concevoir la logique de nouvelle tentative et la gestion des files d'attente pour votre intégration d'API IA sans censure.
