NSFW API 快速入門指南

身份驗證與基礎 URL

我們的 API 與 OpenAI 相容，因此你可以使用現有的 SDK 並進行少量修改。基礎 URL 為 https://api.nsfwapihub.com/v1。你必須在 Authorization 標頭中以 Bearer token 的形式包含你的 API 金鑰。僅需使用電子郵件註冊後，即可從儀表板取得金鑰。金鑰會立即顯示，且可隨時重新產生，舊金鑰將隨之失效。

試用無需提供手機號碼或信用卡。我們採用按量付費的預付額度，且永不過期。新帳戶會獲得 $0.50 的試用額度，有效期為 7 天。針對更高用量，儲值最低為 $10，較高層級會提供額外額度。請妥善保管你的金鑰；任何持有金鑰的人都可以消耗你的額度。

首次請求

發送標準的聊天補全請求以測試你的設定。使用模型 ID uncensored 來存取我們針對成人內容調整的開放權重模型。API 接受文字輸入並返回文字輸出。它不支援嵌入、影像或音訊。確保你的請求主體保持在 8 MB 以下。這是一個專為敘事和角色扮演情境優化的純文字補全 API。

該模型針對合法成人用途提供無內容拒絕的回答，儘管涉及未成年人的性內容始終會被阻止。你可以使用此端點進行無審查的角色扮演、創意寫作或任何基於文字的應用程式。回應包含生成的文字和 token 使用統計數據。

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 整合

使用官方的 OpenAI Python 函式庫進行快速整合。在客戶端配置中設定 base_url 和 api_key。其餘語法與標準 OpenAI 聊天補全端點類似。此方法適用於同步和非同步應用程式。這是將無審查 AI API 添加到 Python 後端的最簡單方法。

請記住，模型 ID 是 uncensored，而不是 gpt-4 或類似。API 支援函式呼叫，因此你可以在系統提示詞或 tools 陣列中定義函式。這允許結構化輸出或與外部系統整合。上下文視窗為 100,000 token，允許進行長對話或處理大型文件。

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 整合

對於 JavaScript 或 TypeScript 專案，OpenAI Node SDK 可直接使用。使用指向我們 API 的 base_url 配置客戶端，並提供你的 API 金鑰。這確保了與已使用與 OpenAI 相容服務的現有程式碼庫的相容性。你可以透過僅更改這兩個配置值來輕鬆切換不同的提供者。

無審查模型可處理標準聊天訊息。你可以傳遞使用者和助手訊息以建立對話歷史。API 會回傳繼續敘事的補全內容，且不會過度說教。這非常適合角色扮演或成人主題故事創作。請確保妥善處理錯誤，特別是速率限制和額度不足的情況。

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);

串流輸出回應

為了獲得更好的使用者體驗，請使用伺服器發送事件 (SSE) 來串流輸出回應。這允許你的應用程式在生成文字時顯示文字，從而降低感知延遲。在請求中將 stream 參數設定為 true。API 將返回一個區塊串流，每個區塊包含補全的一部分。

在你的客戶端程式碼或後端代理中處理這些區塊以構建最終訊息。大多數與 OpenAI 相容的 SDK 都支援串流輸出。對於期望即時互動的聊天應用程式來說，此功能至關重要。無審查模型高效生成文字，使串流輸出對最終使用者來說成為流暢的體驗。

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)

速率限制、錯誤與上下文

每個 API 金鑰每分鐘限發 300 個請求。若超過此限制，你將收到 429 Too Many Requests 錯誤。請求的主體大小也限制在 8 MB 以內。若金鑰無效，你將收到 401 Unauthorized 錯誤。若額度耗盡，你將收到 402 Payment Required 錯誤。請透過儀表板儲值以繼續使用服務。

上下文視窗為 100,000 token，包括提示詞和補全。這允許大量的對話歷史或大型輸入文字。該模型不是 GPT、Claude 或其他供應商模型；它是一個獨特的開放權重模型。確保你的應用程式適當處理這些限制和錯誤，以維持流暢的使用者體驗。