Documentación de la API LLM NSFW

Inicio rápido: Primera solicitud

Envía una solicitud de finalización de chat a nuestro endpoint compatible con OpenAI inmediatamente después de registrarte. Tu clave de API autentica cada llamada a la URL base HTTPS://api.nsfwplayrole.com/v1. Utiliza el ID del modelo "uncensored" para acceder al modelo de peso abierto ajustado para contenido adulto sin rechazos.

Comienza con un comando curl simple para verificar la conectividad. El endpoint acepta cargas útiles JSON estándar con una matriz de mensajes. Recibirás una respuesta de texto que contiene la respuesta del modelo.

Nuestra API está diseñada para una integración directa. No se requieren capas de proxy. Puedes integrar este chatbot NSFW en tu stack existente utilizando clientes HTTP estándar.

Verifica que tu clave funcione antes de construir lógica compleja. La respuesta incluye estadísticas de uso de tokens para la transparencia en la facturación.

Autenticación y encabezados

Incluya su clave API en el encabezado Authorization para cada solicitud. El formato es "Bearer ". Este encabezado estándar garantiza un acceso seguro al modelo de IA sin censura.

Puedes generar una clave a través de la página "Obtener clave API" usando Google o correo electrónico. La clave se muestra una sola vez, así que cópiala inmediatamente. Cada cuenta admite una clave activa; generar una nueva reemplaza a la anterior.

Mantén tu clave privada. Si se expone, revócala generando un reemplazo. La clave de API es la única credencial necesaria para el consumo de tokens.

Las claves inválidas devuelven un error 401. Asegúrate de copiar la cadena exacta sin espacios adicionales. Nuestro servidor valida la clave frente al saldo de crédito prepagado.

Endpoint Chat Completions

Envía JSON a POST /v1/chat/completions para recibir respuestas de texto. El endpoint acepta un campo de modelo establecido en "uncensored". También puedes listar los modelos disponibles mediante GET /v1/models.

La carga útil requiere un array messages. Cada mensaje tiene un role (user, assistant, system) y content. El modelo genera una respuesta basada en el historial de tu prompt.

Nuestro LLM sin censura maneja contextos de hasta 100,000 tokens. Esto incluye tanto el prompt de entrada como la finalización de la salida. Las solicitudes que excedan este límite se rechazan.

Utiliza el endpoint para escenarios de roleplay o escritura creativa. El modelo responde a contenido adulto lícito sin las negativas estándar. Tú controlas la dirección narrativa.

Streaming y SSE

Activa la transmisión estableciendo stream en true en tu solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por Servidor (SSE) en lugar de un único objeto JSON. Cada fragmento contiene texto parcial y datos de uso.

Analiza el flujo SSE para mostrar el texto en tiempo real. El fragmento final incluye el uso total de tokens para la solicitud. Esto permite un seguimiento preciso de la facturación sin esperar a la respuesta completa.

El streaming reduce la latencia percibida para los usuarios. Es ideal para juegos de rol NSFW donde se generan descripciones largas. Maneja las caídas de conexión de forma elegante, reintentando si es necesario.

Utiliza los SDK oficiales de OpenAI para el manejo automático de streams. Analizan correctamente el formato SSE. Nuestra API es totalmente compatible con estas bibliotecas.

Llamada de Función y Modo JSON

Utiliza la llamada de funciones para estructurar las salidas del modelo. Define herramientas en la solicitud con nombre, descripción y parámetros. El modelo devuelve un objeto de llamada a función en lugar de texto plano.

Habilitar el modo JSON con response_format establecido a json_object. El modelo devuelve estrictamente JSON válido. Esto es útil para analizar datos estructurados o estados de juego.

Combina la llamada de funciones con streaming para interacciones dinámicas. El modelo puede decidir acciones basándose en la entrada del usuario. Usa tool_choice para forzar funciones específicas.

Valida la salida JSON antes de procesarla. El modelo busca una estricta cumplimiento pero ocasionalmente puede devolver sintaxis inválida. Nuestro modelo sin censura mantiene la estructura incluso en contextos creativos.

Límites de velocidad y precios

Paga por token sin cuotas mensuales. Los tokens de entrada cuestan $0.15 por 1M; los tokens de salida cuestan $0.50 por 1M. Los errores y rechazos son gratuitos. El crédito nunca expira.

Recarga solo con criptomonedas: USDT (TRC20) o USDC (Base). Los importes oscilan entre $20 y $500. Se aplica crédito bonificado: +5% desde $50, +10% desde $100, +15% desde $200.

Los límites de velocidad son de 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. El límite del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. Superar los límites devuelve un error 429.

Un error 402 indica crédito insuficiente. Recarga inmediatamente para reanudar el servicio. El crédito de prueba es de $0.50 durante 7 días.

cURL

Copycurl https://api.nsfwplayrole.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set temperature to 0.7 for consistent output."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Transmisión

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)