Integrujte API LLM Uncensored

nsfwhub.cc›base-url-and-authentication

Základní URL a ověření

Základní URL pro všechny požadavky je https://api.nsfwhub.cc/v1Autentizujte se předáním svého API klíče v Authorization hlavička. Vygenerujte si klíč přes ovládací panel pomocí Google nebo e-mailu. Okamžitě jej použijte pro požadavky.

Copycurl https://api.nsfwhub.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Add error handling to the login endpoint"}]
  }'

Chyby vracejí standardní HTTP kódy. Neplatné klíče vracejí 401. Limity rychlosti spouští 429. Tento endpoint zpracovává pouze generování textu.

nsfwhub.cc›post-v1-chat-completions-endpoint

Endpoint POST /v1/chat/completions

Pošlete zprávy pro generování textu pomocí uncensored model. Endpoint přijímá standardní formáty chatu. Pro konzistentní chování předáte systémový podnět. Definujte zprávy uživatele pro kontext. API vrací vygenerované textové tokeny. Nakonfigurujte parametry jako teplotu pro kreativitu. Použijte režim JSON pro strukturovaný výstup. Požadavky jsou zpracovávány okamžitě. Embeddingy zde nejsou podporovány. Probíhá pouze dokončování textu.

nsfwhub.cc›get-v1-models-endpoint

Endpoint GET /v1/models

Pošlete jednoduchý požadavek GET pro vyhledání dostupných modelů. Odpověď obsahuje seznam uncensored ID modelu. Použijte toto k rychlému ověření připojení. Před integrací zkontrolujte detaily modelu. API obsluhuje jeden konkrétní model. Ne směruje mezi poskytovateli. Ujistěte se, že váš klient správně zpracovává odpověď. Tento endpoint potvrzuje, že váš klíč funguje. V současné době nejsou k dispozici žádná další modely.

nsfwhub.cc›supported-parameters-and-json-mode

Podporované parametry a režim JSON

Ovládejte generování pomocí temperature, top_p, a seed. Nastavte response_format na {"type": "json_object"} pro přísný formát JSON. To zajišťuje parsovatelný výstup pro aplikace. Použijte stop sekvenční pro zastavení generování. Upravte max_tokens omezit délku výstupu. Model podporuje volání nástrojů pro funkce. Předložte nástroje ve standardním formátu. Pokuty za frekvenci pomáhají snížit opakování. Tyto parametry fungují přesně jako u OpenAI.

nsfwhub.cc›streamované-odpovědi-přes-sse

Streamované odpovědi s SSE

Povolte streamování nastavením stream: true. API odesílá Server-Sent Events (SSE). Přijímejte tokeny, jak jsou generovány. To snižuje vnímanou latenci pro uživatele. Parsovejte každý chunk pro zobrazení v reálném čase. Poslední chunk obsahuje statistiky využití. S opatrností zpracovávejte neúplný JSON. Streamování funguje se všemi parametry. Požadavky zrušte uzavřením připojení. Tato metoda šetří paměť pro dlouhé texty.

nsfwhub.cc›zpracování-tokenů-a-chyb

Zvládání tokenů a chyb

Okno kontextu má celkem 100 000 tokenů. Výstup je omezen na 16 000 tokenů na požadavek. Chyby jako 402 indikují nedostatek kreditu. Doplnění pouze přes kryptoměny. Chyby 429 znamenají, že jste dosáhli limitu 300 požadavků za minutu. Počkejte před opakováním. Nepoužitý kredit nevyprší. Odmítnutí kvůli drobnému obsahu jsou zdarma. Sledujte využití přes poslední fragment SSE. Chyby nespotřebovávají tokeny.

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streamování

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)