API Documentazione

URL Base e Autenticazione

La tua chiave API autentica ogni richiesta all'URL base https://api.bestnsfwllmmodel.com/v1. Includilo come token Bearer nell' Authorization header. Puoi generare una chiave istantaneamente registrandoti con Google o email nella pagina Ottieni chiave API. Il sistema emette una chiave attiva per account, quindi usa quella singola credenziale per tutte le integrazioni.

Prima richiesta

Invia una richiesta standard di completamento chat per testare l'endpoint. L'ID del modello è uncensored. Questo restituisce output testuale senza rifiuti per argomenti adulti leciti.

• Assicurati che il tuo payload corrisponda allo schema standard OpenAI.
• Utilizza il nome del modello esattamente come specificato.

Il seguente comando cURL dimostra una richiesta minima:

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."}]
  }'

Integrazione SDK Python

Integra utilizzando la libreria Python ufficiale di OpenAI. Configura il client con la tua chiave e l'URL di base. Questo approccio funziona per chiamate sincrone e script semplici.

• Installa la libreria tramite pip.
• Imposta l'URL base al nostro endpoint API.

Ecco il codice Python per inizializzare il 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)

Integrazione SDK Node

Utilizza l'SDK Node ufficiale di OpenAI per progetti JavaScript o TypeScript. Imposta apiKey e baseURL proprietà. Questo ti permette di utilizzare i familiari pattern async/await nel tuo ambiente Node.

• Installa il pacchetto tramite npm.
• Configura il client.

Il seguente frammento di codice Node.js mostra la configurazione:

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);

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce chunk man mano che vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per gli output lunghi. L'utilizzo dei token viene segnalato nell'ultimo chunk.

• Processa gli eventi SSE lato client.
• Gestisci gli aggiornamenti di testo parziali.

Usa questo esempio di streaming per la tua applicazione:

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)

Limiti, Errori e Contesto

La finestra di contesto supporta un totale di 100,000 token. Puoi generare fino a 16,000 token per richiesta. Gli errori includono 401 per chiavi non valide, 402 per credito insufficiente e 429 per i limiti di velocità. Il limite di velocità è di 300 richieste al minuto per chiave.

• Monitora l'utilizzo nel tuo dashboard.
• Gestisci i codici di errore HTTP in modo appropriato.