Documentazione API LLM NSFW

Avvio rapido: Prima richiesta

Invia una richiesta di completamento della chat al nostro endpoint compatibile con OpenAI subito dopo la registrazione. La tua chiave API autentica ogni chiamata all'URL base HTTPS://api.nsfwplayrole.com/v1. Utilizza l'ID del modello "uncensored" per accedere al modello open-weight ottimizzato per i contenuti adulti senza rifiuti.

Inizia con un semplice comando curl per verificare la connettività. L'endpoint accetta payload JSON standard con un array di messaggi. Riceverai una risposta testuale contenente la risposta del modello.

La nostra API è progettata per l'integrazione diretta. Non sono necessari livelli proxy. Puoi integrare questo chatbot NSFW nel tuo stack esistente utilizzando client HTTP standard.

Verifica che la tua chiave funzioni prima di costruire logiche complesse. La risposta include statistiche sull'utilizzo dei token per la trasparenza sulla fatturazione.

Autenticazione e Intestazioni

Includi la tua chiave API nell'intestazione Authorization per ogni richiesta. Il formato è "Bearer ". Questo intestazione standard garantisce un accesso sicuro al modello AI uncensored.

Puoi generare una chiave tramite la pagina "Ottieni chiave API" utilizzando Google o email. La chiave viene visualizzata una sola volta, quindi copiala immediatamente. Ogni account supporta una chiave attiva; generarne una nuova sostituisce quella vecchia.

Mantieni la chiave privata. Se esposta, revocala generando una sostituzione. La chiave API è l'unica credenziale necessaria per il consumo di token.

Le chiavi non valide restituiscono un errore 401. Assicurati di copiare la stringa esatta senza spazi extra. Il nostro server convalida la chiave rispetto al saldo del credito prepagato.

Endpoint Chat Completions

Invia JSON a POST /v1/chat/completions per ricevere risposte di testo. L'endpoint accetta un campo model impostato su "uncensored". Puoi anche elencare i modelli disponibili tramite GET /v1/models.

Il payload richiede un array messages. Ogni messaggio ha un role (user, assistant, system) e content. Il modello genera una risposta basata sulla cronologia dei tuoi prompt.

Il nostro LLM senza filtri gestisce contesti fino a 100,000 token. Questo include sia il prompt di input che il completamento dell'output. Le richieste che superano questo limite vengono rifiutate.

Usa l'endpoint per scenari di role play o scrittura creativa. Il modello risponde a contenuti adulti leciti senza i soliti rifiuti. Tu controlli la direzione della narrazione.

Streaming e SSE

Abilita lo streaming impostando stream su true nella tua richiesta. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE) invece di un singolo oggetto JSON. Ogni chunk contiene testo parziale e dati di utilizzo.

Analizza il flusso SSE per visualizzare il testo in tempo reale. L'ultimo chunk include l'utilizzo totale dei token per la richiesta. Ciò consente un tracciamento accurato della fatturazione senza attendere la risposta completa.

Lo streaming riduce la latenza percepita per gli utenti. È ideale per il roleplay NSFW in cui vengono generate descrizioni lunghe. Gestisci le disconnessioni in modo elegante, riprovando se necessario.

Utilizza gli SDK ufficiali di OpenAI per la gestione automatica dello streaming. Analizzano correttamente il formato SSE. La nostra API è completamente compatibile con queste librerie.

Function Calling e modalità JSON

Utilizza il function calling per strutturare gli output del modello. Definisci gli strumenti nella richiesta con nome, descrizione e parametri. Il modello restituisce un oggetto di chiamata di funzione invece di testo semplice.

Abilita la modalità JSON con response_format impostato su json_object. Il modello restituisce esclusivamente JSON valido. Questo è utile per l'analisi di dati strutturati o stati di gioco.

Combina il function calling con lo streaming per interazioni dinamiche. Il modello può decidere le azioni in base all'input dell'utente. Utilizza tool_choice per forzare funzioni specifiche.

Convalida l'output JSON prima dell'elaborazione. Il modello mira alla conformità rigorosa ma potrebbe occasionalmente restituire sintassi non valida. Il nostro modello senza censure mantiene la struttura anche in contesti creativi.

Limiti di frequenza e prezzi

Paga per token senza tariffe mensili. I token di input costano $0.15 per 1M; i token di output costano $0.50 per 1M. Errori e rifiuti sono gratuiti. Il credito non scade mai.

Ricarica solo con criptovalute: USDT (TRC20) o USDC (Base). Gli importi vanno da $20 a $500. Si applica il credito bonus: +5% da $50, +10% da $100, +15% da $200.

I limiti di frequenza sono di 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Il limite del corpo della richiesta è di 8 MB. Il superamento dei limiti restituisce un errore 429.

Un errore 402 indica credito insufficiente. Aggiungi fondi immediatamente per riprendere il servizio. Il credito di prova è di $0.50 per 7 giorni.

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);

Streaming

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)