NSFW-API-Schnellstartanleitung

Authentifizierung und Basis-URL

Unsere API ist OpenAI-kompatibel, sodass du bestehende SDKs mit minimalen Änderungen nutzen kannst. Die Base URL ist https://api.nsfwapihub.com/v1. Du musst deinen API-Schlüssel im Authorization-Header als Bearer-Token angeben. Hol dir deinen Schlüssel im Dashboard nach der Anmeldung mit nur einer E-Mail. Der Schlüssel wird sofort angezeigt und kann jederzeit neu generiert werden, wodurch der alte ungültig wird.

Für das Testguthaben werden keine Telefonnummer oder Kreditkarte benötigt. Wir nutzen Pay as you go Prepaid-Guthaben, das verfällt nie. Neue Konten erhalten $0,50 an kostenlosem Testguthaben, das 7 Tage lang gültig ist. Für höheres Volumen starten Aufladungen bei $10, mit Bonusguthaben in höheren Stufen. Halte deinen Schlüssel sicher; jeder, der ihn hat, kann dein Guthaben ausgeben.

Erste Anfrage

Senden Sie eine Standard-Chat-Vervollständigungsanfrage, um Ihre Einrichtung zu testen. Verwenden Sie die Modell-ID uncensored, um auf unser Open-Weight-Modell für Erwachseneninhalte zuzugreifen. Die API akzeptiert Texteingaben und gibt Textausgaben zurück. Sie unterstützt keine Embeddings, Bilder oder Audio. Stellen Sie sicher, dass Ihr Anfragekörper 8 MB nicht überschreitet. Dies ist eine reine Text-Vervollständigungs-API, optimiert für narrative und Roleplay-Kontexte.

Das Modell antwortet ohne Inhaltsfilter für legale Erwachsenennutzung, obwohl sexuelle Inhalte mit Minderjährigen immer blockiert werden. Sie können diesen Endpunkt für unzensiertes Roleplay, kreatives Schreiben oder jede textbasierte Anwendung nutzen. Die Antwort enthält den generierten Text und Token-Nutzungsstatistiken.

Copycurl https://api.nsfwapihub.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."}]
  }'

Python-SDK-Integration

Nutzen Sie die offizielle OpenAI Python-Bibliothek für eine schnelle Integration. Legen Sie die base_url und api_key in Ihrer Client-Konfiguration fest. Der Rest der Syntax spiegelt den Standard-OpenAI-Chat-Vervollständigungs-Endpunkt wider. Dieser Ansatz funktioniert sowohl für synchrone als auch asynchrone Anwendungen. Dies ist der einfachste Weg, eine unzensierte KI-API zu Ihrem Python-Backend hinzuzufügen.

Denken Sie daran, dass die Modell-ID uncensored ist, nicht gpt-4 oder ähnlich. Die API unterstützt Function Calling, sodass Sie Funktionen in Ihrem System-Prompt oder Tools-Array definieren können. Dies ermöglicht strukturierte Ausgaben oder Integrationen mit externen Systemen. Das Kontextfenster umfasst 100.000 Token, was lange Gespräche oder große Dokumente ermöglicht.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node-SDK-Integration

Für JavaScript- oder TypeScript-Projekte funktioniert das OpenAI Node SDK direkt. Konfigurieren Sie den Client mit der base_url, die auf unsere API zeigt, und geben Sie Ihren API-Schlüssel an. Dies gewährleistet Kompatibilität mit bestehenden Codebasen, die bereits OpenAI-kompatible Dienste nutzen. Sie können problemlos zwischen verschiedenen Anbietern wechseln, indem Sie nur diese beiden Konfigurationswerte ändern.

Das unzensierte Modell verarbeitet Standard-Chat-Nachrichten. Du kannst User- und Assistant-Nachrichten übergeben, um einen Gesprächsverlauf aufzubauen. Die API gibt Fortsetzungen zurück, die die Erzählung ohne unnötigen Moralismus fortsetzen. Dies ist ideal für Character Roleplay oder Adult-Themed Storytelling. Stelle sicher, dass du Fehler graceful behandelst, insbesondere Ratenlimits und unzureichendes Guthaben.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming-Antworten

Für eine bessere Benutzererfahrung nutzen Sie Server-Sent Events (SSE), um die Antwort zu streamen. Dies ermöglicht Ihrer Anwendung, Text anzuzeigen, während er generiert wird, und reduziert die wahrgenommene Latenz. Setzen Sie den stream-Parameter auf true in Ihrer Anfrage. Die API gibt einen Stream von Chunks zurück, die jeweils einen Teil der Vervollständigung enthalten.

Verarbeiten Sie diese Chunks in Ihrem Client-Code oder Backend-Proxy, um die endgültige Nachricht zu erstellen. Streaming wird von den meisten OpenAI-kompatiblen SDKs unterstützt. Dieses Feature ist essenziell für Chat-Anwendungen, bei denen Benutzer Echtzeit-Interaktion erwarten. Das unzensierte Modell generiert Text effizient, was Streaming zu einer reibungslosen Erfahrung für Endnutzer macht.

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)

Ratenlimits, Fehler und Kontext

Du bist auf 300 Anfragen pro Minute pro API-Schlüssel begrenzt. Wenn du dies überschreitest, erhältst du einen 429 Too Many Requests-Fehler. Anfragen sind zudem auf 8 MB im Request-Body begrenzt. Wenn dein Schlüssel ungültig ist, erhältst du einen 401 Unauthorized-Fehler. Wenn dein Guthaben aufgebraucht ist, erhältst du einen 402 Payment Required-Fehler. Lade dein Guthaben über das Dashboard auf, um den Dienst weiterhin zu nutzen.

Das Kontextfenster umfasst 100.000 Token, sowohl den Prompt als auch die Vervollständigung. Dies ermöglicht einen umfangreichen Gesprächsverlauf oder große Eingabetexte. Das Modell ist nicht GPT, Claude oder ein anderes Modell eines Anbieters; es ist ein eigenständiges Open-Weight-Modell. Stellen Sie sicher, dass Ihre Anwendung diese Limits und Fehler angemessen verarbeitet, um eine reibungslose Benutzererfahrung aufrechtzuerhalten.