API Documentation

URL de base et authentification

Votre clé API authentifie chaque requête adressée à l'URL de base https://api.bestnsfwllmmodel.com/v1. Incluez-le en tant que jeton Bearer dans le Authorization header. Vous pouvez générer une clé instantanément en vous inscrivant via Google ou e-mail sur la page Obtenir la clé API. Le système émet une clé active par compte, utilisez donc cette unique identité pour toutes les intégrations.

Première demande

Envoyez une requête standard de complétion de chat pour tester le point de terminaison. L'ID du modèle est uncensored. Cela retourne une sortie textuelle sans refus pour les sujets adultes légaux.

• Assurez-vous que votre charge utile correspond au schéma OpenAI standard.
• Utilisez le nom du modèle exactement tel qu'il est spécifié.

La commande cURL suivante illustre une requête minimale :

Copycurl https://api.bestnsfwllmmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 models for roleplay."}]
  }'

Intégration du SDK Python

Intégrez en utilisant la bibliothèque Python officielle d'OpenAI. Configurez le client avec votre clé et l'URL de base. Cette approche fonctionne pour les appels synchrones et les scripts simples.

• Installez la bibliothèque via pip.
• Définissez l'URL de base sur notre point de terminaison API.

Voici le code Python pour initialiser le client :

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégration du SDK Node

Utilisez le SDK Node officiel d'OpenAI pour les projets JavaScript ou TypeScript. Définissez le apiKey et baseURL propriétés. Cela vous permet d'utiliser des patterns async/await familiers dans votre environnement Node.

• Installez le package via npm.
• Configurez le client.

L'extrait de code Node.js suivant montre la configuration :

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des fragments au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. L'utilisation des jetons est signalée dans le dernier fragment.

• Traitez les événements SSE côté client.
• Gérez les mises à jour de texte partielles.

Utilisez cet exemple de streaming pour votre application :

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)

Limites, Erreurs et Contexte

La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens au total. Vous pouvez générer jusqu'à 16 000 tokens par requête. Les erreurs incluent 401 pour les clés invalides, 402 pour le crédit insuffisant et 429 pour les limites de débit. La limite de débit est de 300 requêtes par minute par clé.

• Surveillez l'utilisation dans votre tableau de bord.
• Gérez les codes d'erreur HTTP de manière appropriée.