Integreer de Uncensored LLM API

nsfwhub.cc›base-url-and-authentication

Basis-URL en authenticatie

De base URL voor alle verzoeken is https://api.nsfwhub.cc/v1. Authenticeer door je API-sleutel door te geven in de Authorization header. Genereer je sleutel via het dashboard met Google of e-mail. Gebruik deze direct voor aanvragen.

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"}]
  }'

Fouten retourneren standaard HTTP-codes. Ongeldige sleutels leveren 401 op. Rate limits triggeren 429. Dit endpoint verwerkt alleen tekstgeneratie.

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

Eindpunt POST /v1/chat/completions

Stuur berichten om tekst te genereren met de uncensored model. Het endpoint accepteert standaard chatformaten. Geef je system prompt door voor consistent gedrag. Definieer user-berichten voor context. De API retourneert gegenereerde teksttokens. Configureer parameters zoals temperature voor creativiteit. Gebruik JSON-modus voor gestructureerde output. Verzoeken worden direct verwerkt. Embeddings worden hier niet ondersteund. Alleen tekstcompletie vindt plaats.

nsfwhub.cc›get-v1-models-endpoint

GET /v1/models-eindpunt

Voer een eenvoudig GET-verzoek uit om beschikbare modellen op te vragen. De respons geeft een lijst van de uncensored model-ID. Gebruik dit om de verbinding snel te verifiëren. Controleer modelgegevens voordat je integreert. De API bedient één specifiek model. Het routeert niet tussen leveranciers. Zorg dat je client de respons correct verwerkt. Dit endpoint bevestigt dat je sleutel werkt. Er zijn momenteel geen andere modellen beschikbaar.

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

Ondersteunde parameters en JSON-modus

Reguleer de generatie met temperature, top_p, en seed. Stel response_format naar {"type": "json_object"} voor strikte JSON. Dit zorgt voor parsebare uitvoer voor apps. Gebruik stop sequenties om de generatie te stoppen. Pas max_tokens om de uitvoerlengte te beperken. Het model ondersteunt tool calling voor functies. Stuur tools in het standaardformaat. Frequentiestraffen helpen herhaling te verminderen. Deze parameters werken exact zoals bij OpenAI.

nsfwhub.cc›streaming-antwoorden-met-sse

Streaming-responsen met SSE

Activeer streaming door stream: true. De API verzendt Server-Sent Events (SSE). Ontvang tokens terwijl ze worden gegenereerd. Dit vermindert de waargenomen latentie voor gebruikers. Parse elke chunk voor real-time weergave. De laatste chunk bevat gebruiksstatistieken. Verwerk onvolledige JSON zorgvuldig. Streaming werkt met alle parameters. Annuleer verzoeken door de verbinding te sluiten. Deze methode bespaart geheugen voor lange teksten.

nsfwhub.cc›handling-tokens-and-errors

Tokens en fouten verwerken

Het contextvenster bedraagt 100.000 tokens in totaal. Uitvoer is beperkt tot 16.000 tokens per verzoek. Fouten zoals 402 geven aan dat er onvoldoende tegoed is. Vullen kan alleen via crypto. 429-fouten betekenen dat u de limiet van 300 verzoeken per minuut heeft bereikt. Wacht voordat u het opnieuw probeert. Niet-gebruikt tegoed vervalt nooit. Weigeringen voor lichte inhoud zijn gratis. Volg gebruik via de laatste SSE-chunk. Fouten verbruiken geen 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);

Streaming

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)