APIドキュメント

認証とベースURL

ベースURLは HTTPS://api.nsfwcom.com/v1APIキーを次の末尾に追加します： Authorization ヘッダーを Bearer トークンとして使用します。このヘッダーは、エンドポイントに送信されるすべてのリクエストを認証します。

• すべてのリクエストにキーを含めてください。
• キーを安全に保ち、公開しないでください。

ダッシュボードでキーを生成し、すぐに統合を開始してください。

チャット完了エンドポイント

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions メッセージとモデル名を使用します。APIはプロンプトに基づいてテキスト補完を返します。

Copycurl https://api.nsfwcom.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five benefits of remote work for engineers"}]
  }'

モデルID uncensored 使用ケースに合わせて一貫したフィルタリングなしの出力を確保します。パラメータを以下のように構成します。 temperature 創造性を制御する。

Python SDK

公式のOpenAI Pythonライブラリを使用して、APIを簡単に連携します。ベースURLをエンドポイントに設定し、APIキーを提供してください。

Copyfrom openai import OpenAI

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

このアプローチにより、チャット完了のための馴染み深いSDKメソッドを活用できます。メッセージのリストを渡すことで、Pythonスクリプト内で直接構造化されたテキスト応答を受け取ることができます。

Node SDK

OpenAI Node.jsパッケージをインストールし、ベースURLで構成します。これにより、JavaScriptまたはTypeScriptプロジェクトにAPIをシームレスに統合できます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

メッセージ配列を定義し、completionエンドポイントを呼び出します。SDKはHTTPリクエストと解析を処理し、アプリケーションロジック用の生成テキストを返します。

SSE経由の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: true リクエストに含まれます。APIはリアルタイムのトークン配信のためにサーバー送信イベント（SSE）を返します。

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)

ストリームを解析して、トークンが生成される際に表示します。これにより、進行状況を即時に表示することでユーザーエクスペリエンスが向上します。最終チャンクには、請求用の合計トークン使用量が含まれています。

制限、エラー、コンテキスト

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートします。サービス中断を避けるためにリクエスト制限を監視してください。一般的なエラーには 401 無効なキーのため、 402 残高不足のため、および 429 レート制限用。

消費されたクレジットに対する返金は発行されません。処理中のエラーはトークンを消費しません。これらのコードを使用して、アプリケーションで失敗を適切に処理してください。