Tích hợp API LLM Uncensored

nsfwhub.cc›url-cơ-sở-và-xác-thực

Base URL và Xác thực

URL cơ sở cho tất cả các yêu cầu là https://api.nsfwhub.cc/v1. Xác thực bằng cách truyền khóa API của bạn trong Authorization header. Tạo khóa của bạn qua bảng điều khiển bằng Google hoặc email. Sử dụng nó ngay lập tức cho các yêu cầu.

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"}]
  }'

Lỗi trả về các mã HTTP tiêu chuẩn. Khóa không hợp lệ sẽ trả về 401. Giới hạn tốc độ kích hoạt 429. Điểm cuối này chỉ xử lý tạo văn bản.

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

Điểm cuối POST /v1/chat/completions

Gửi tin nhắn để tạo văn bản bằng cách sử dụng uncensored model. Điểm cuối chấp nhận các định dạng trò chuyện tiêu chuẩn. Truyền lời nhắc hệ thống của bạn để có hành vi nhất quán. Xác định các tin nhắn của người dùng cho ngữ cảnh. API trả về các token văn bản được tạo. Cấu hình các tham số như nhiệt độ để kiểm soát sự sáng tạo. Sử dụng chế độ JSON cho đầu ra có cấu trúc. Các yêu cầu được xử lý ngay lập tức. Không hỗ trợ embedding. Chỉ có hoàn thiện văn bản.

nsfwhub.cc›điểm cuối get-v1-models

Điểm cuối GET /v1/models

Gửi yêu cầu GET đơn giản để truy vấn các mô hình khả dụng. Phản hồi liệt kê các uncensored model ID. Sử dụng điều này để xác minh kết nối nhanh chóng. Kiểm tra chi tiết mô hình trước khi tích hợp. API phục vụ một mô hình cụ thể. Nó không định tuyến giữa các nhà cung cấp. Đảm bảo client của bạn xử lý phản hồi đúng cách. Endpoint này xác nhận khóa của bạn hoạt động. Hiện không có mô hình nào khác khả dụng.

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

Các tham số được hỗ trợ và chế độ JSON

Kiểm soát quá trình sinh văn bản với temperature, top_p, và seed. Đặt response_format để {"type": "json_object"} cho JSON nghiêm ngặt. Điều này đảm bảo đầu ra có thể phân tích cú pháp cho các ứng dụng. Sử dụng stop chuỗi để dừng quá trình tạo. Điều chỉnh max_tokens để giới hạn độ dài đầu ra. Mô hình hỗ trợ gọi công cụ cho các hàm. Truyền công cụ theo định dạng tiêu chuẩn. Các hình phạt về tần suất giúp giảm sự lặp lại. Các tham số này hoạt động chính xác như OpenAI.

nsfwhub.cc›streaming-responses-with-sse

Phản hồi luồng với SSE

Bật phát trực tiếp bằng cách đặt stream: true. API gửi các Sự kiện gửi qua máy chủ (SSE). Nhận token khi chúng được tạo. Điều này giảm độ trễ cảm nhận đối với người dùng. Phân tích từng chunk để hiển thị theo thời gian thực. Chunk cuối cùng chứa thống kê sử dụng. Xử lý JSON không hoàn chỉnh một cách cẩn thận. Phát trực tiếp hoạt động với tất cả các tham số. Hủy yêu cầu bằng cách đóng kết nối. Phương pháp này tiết kiệm bộ nhớ cho các văn bản dài.

nsfwhub.cc›handling-tokens-and-errors

Xử lý token và lỗi

Kích thước cửa sổ ngữ cảnh là 100.000 token tổng cộng. Output giới hạn ở 16.000 token cho mỗi yêu cầu. Lỗi như 402 cho biết không đủ tín dụng. Nạp tiền chỉ qua crypto. Lỗi 429 có nghĩa là bạn đã đạt giới hạn 300 yêu cầu mỗi phút. Hãy đợi trước khi thử lại. Tín dụng chưa sử dụng không bao giờ hết hạn. Việc từ chối do nội dung nhỏ là miễn phí. Theo dõi việc sử dụng qua chunk SSE cuối cùng. Lỗi không tiêu thụ token.

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);

Phát trực tiếp

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)