Integra la API LLM Uncensored

nsfwhub.cc›base-url-and-authentication

URL Base y Autenticación

La URL base para todas las solicitudes es https://api.nsfwhub.cc/v1. Autentícate pasando tu clave API en el Authorization header. Genera tu clave a través del panel de control usando Google o correo electrónico. Úsala inmediatamente para las solicitudes.

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"}]
  }'

Los errores devuelven códigos HTTP estándar. Las claves inválidas generan 401. Los límites de velocidad activan 429. Este endpoint solo maneja generación de texto.

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

Endpoint POST /v1/chat/completions

Envía mensajes para generar texto usando el uncensored modelo. El endpoint acepta formatos de chat estándar. Pasa tu prompt del sistema para un comportamiento consistente. Define mensajes de usuario para el contexto. La API devuelve tokens de texto generado. Configura parámetros como la temperatura para la creatividad. Usa el modo JSON para salidas estructuradas. Las solicitudes se procesan al instante. Aquí no se admiten incrustaciones (embeddings). Solo ocurre la finalización de texto.

nsfwhub.cc›get-v1-models-endpoint

Endpoint GET /v1/models

Consulta los modelos disponibles con una sencilla solicitud GET. La respuesta lista el uncensored ID del modelo. Usa esto para verificar la conectividad rápidamente. Revisa los detalles del modelo antes de la integración. La API sirve un modelo específico. No enruta entre proveedores. Asegúrate de que tu cliente maneje la respuesta correctamente. Este endpoint confirma que tu clave funciona. Actualmente no hay otros modelos disponibles.

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

Parámetros compatibles y modo JSON

Controla la generación con temperature, top_p, y seed. Configura response_format para {"type": "json_object"} para JSON estricto. Esto asegura una salida analizable para las aplicaciones. Utiliza stop secuencias para detener la generación. Ajusta max_tokens para limitar la longitud de la salida. El modelo admite la llamada de herramientas para funciones. Pasa las herramientas en el formato estándar. Las penalizaciones de frecuencia ayudan a reducir la repetición. Estos parámetros funcionan exactamente como en OpenAI.

nsfwhub.cc›respuestas-en-transmisión-con-sse

Respuestas en streaming con SSE

Habilita la transmisión estableciendo stream: true. La API envía Server-Sent Events (SSE). Recibe tokens a medida que se generan. Esto reduce la latencia percibida para los usuarios. Analiza cada fragmento para la visualización en tiempo real. El último fragmento contiene estadísticas de uso. Maneja el JSON incompleto con cuidado. La transmisión funciona con todos los parámetros. Cancela las solicitudes cerrando la conexión. Este método ahorra memoria para textos largos.

nsfwhub.cc›manejo-de-tokens-y-errores

Gestión de tokens y errores

La ventana de contexto es de 100.000 tokens en total. La salida se limita a 16.000 tokens por solicitud. Los errores como 402 indican crédito insuficiente. Recarga solo mediante criptomonedas. Los errores 429 significan que has alcanzado el límite de 300 solicitudes por minuto. Espera antes de reintentar. El crédito no utilizado nunca caduca. Las denegaciones por contenido menor son gratuitas. Rastrea el uso mediante el último fragmento SSE. Los errores no consumen tokens.

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);

Transmisión

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)