Uncensored LLM APIを統合

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ベースURLと認証

すべてのリクエストのベースURLは https://api.nsfwhub.cc/v1次のヘッダーにAPIキーを渡して認証します： Authorization header. ダッシュボードでGoogleまたはメールアドレスを使用してキーを生成。すぐにリクエストに使用できます。

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"}]
  }'

エラーは標準的なHTTPコードを返します。無効なキーは401を、レート制限は429をトリガーします。このエンドポイントはテキスト生成のみを処理します。

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POST /v1/chat/completions エンドポイント

を使用してテキストを生成するためにメッセージを送信 uncensored モデルです。エンドポイントは標準的なチャット形式を受け入れます。一貫した動作のためにシステムプロンプトを渡します。コンテキストのためにユーザーメッセージを定義します。APIは生成されたテキストトークンを返します。創造性を制御するために温度などのパラメータを設定します。構造化された出力にはJSONモードを使用します。リクエストは瞬時に処理されます。ここには埋め込みはサポートされていません。テキスト補完のみが行われます。

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GET /v1/models エンドポイント

GET リクエストで利用可能なモデルをクエリします。レスポンスには uncensored モデルID。接続を素早く確認するために使用してください。統合前にモデルの詳細を確認してください。APIは特定の1つのモデルのみを提供します。ベンダー間のルーティングは行いません。クライアントがレスポンスを正しく処理することを確認してください。このエンドポイントはAPIキーが機能することを確認します。現在、他のモデルは利用できません。

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

対応パラメータとJSONモード

パラメータを使用して生成を制御します temperature, top_p、および seed. 設定 response_format に {"type": "json_object"} 厳密なJSON用です。これにより、アプリ向けの解析可能な出力が保証されます。使用 stop シーケンスで生成を停止します。調整 max_tokens 出力長を制限します。モデルは関数用のツール呼び出しをサポートします。標準形式でツールを渡してください。頻度ペナルティは繰り返しを減らすのに役立ちます。これらのパラメータはOpenAIと完全に同じように動作します。

nsfwhub.cc›厳密に

SSEによるストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueAPIはServer-Sent Events (SSE) を送信します。トークンは生成されるたびに受信します。これによりユーザーの体感レイテンシが低減されます。リアルタイム表示のために各チャンクを解析してください。最終チャンクには使用統計が含まれます。不完全なJSONは慎重に処理してください。ストリーミングはすべてのパラメータで動作します。接続を閉じることでリクエストをキャンセルできます。この方法は長いテキストのメモリ使用量を節約します。

nsfwhub.cc›handling-tokens-and-errors

トークンとエラーの処理

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。出力は1リクエストあたり16,000トークンに制限されます。402などのエラーは残高不足を示します。クリプト経由でのみチャージインしてください。429エラーは1分あたり300リクエストの制限に達したことを意味します。再試行する前に待機してください。未使用のクレジットは期限切れになりません。軽微なコンテンツの拒否は無料です。最終SSEチャンクを使用して使用状況を追跡してください。エラーはトークンを消費しません。

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);

ストリーミング

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)