NSFW LLM APIクイックスタート

ベースURLと認証

アクセスキーを APIキーを取得 ページ。Googleでサインインするか、メールとパスワードを使用できます。インターフェースはキーを即座に表示します。電話番号は必要ありません。環境変数用にこのキーをコピーしてください。これは当社のインフラストラクチャへのすべてのリクエストを認証します。プロンプトはトレーニングに使用されません。プライバシーは余分なステップなしで維持されます。各本番サービス用に専用アカウントを作成してください。1アカウントにつき1つのアクティブなキーが明確な請求を保証します。新しいキーが必要な場合は、生成すると古いキーが置き換えられます。これにより資格情報がシンプルに保たれます。セキュリティは複雑なローテーションなしでシンプルに維持されます。

最初のリクエスト

チャット完了エンドポイントに最初のプロンプトを送信してください。標準の chat/completions パス。当社のフィルタリングなしのモデルは、法的な大人向けコンテンツをフィルタリングせずに応答します。ベースURLを当社のAPIドメインに設定してください。認証ヘッダーにAPIキーを渡します。モデルIDは固定で「 uncensored. テキスト入力に対してテキスト出力が得られます。埋め込みや画像生成はありません。生成されたテキストはレスポンスをご確認ください。エラーの場合は標準的なHTTPコードが返されます。クレジットは成功したトークンのみに使用されます。

Copycurl https://api.apillmnsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of the latest transformer architecture paper"}]
  }'

Python SDK統合

迅速な統合のために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してください。ベースURLをエンドポイントに設定します。APIキーでクライアントを初期化します。呼び出し chat.completions.create モデルを使用します。 uncensored モデルはプロンプトを処理します。SSE経由でストリーミングがサポートされています。JSONモードも使用できます。 response_format に {"type": "json_object"}これによりパイプライン向けの構造化出力が保証されます。エラーは標準的な例外として発生します。レスポンス内の使用統計を確認してください。標準ライブラリを使用すればデバッグは容易になります。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apillmnsfw.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 クライアントのセットアップ

標準SDKを使用してNode.jsに統合します。APIのベースURLを設定します。初期化時にキーを渡します uncensored モデルです。インターフェースはOpenAIと完全に一致します。レスポンスを簡単にストリーミングできます。クリーンなコードのためにasync/awaitを使用します。try/catchブロックでエラーを処理します。モデルは関数呼び出しをサポートします。リクエストボディにツールを定義します。コード内でツール呼び出しを解析します。これは既存のNodeワークフローに適合します。カスタムアダプターは不要です。コードは標準的でポータブルなままです。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミングレスポンス

チャットアプリでの低レイテンシのためにトークンをストリーミングします。設定 stream に true リクエスト内。APIはServer-Sent Events (SSE)を返します。各チャンクには部分的なテキストが含まれます。トークン使用の詳細は最終チャンクに表示されます。これによりリアルタイムのユーザー更新が可能です。必要に応じてストリームをキャンセルできます。uncensoredモデルはこの機能をサポートしています。すべての標準SDKで動作します。ループ内でストリームイベントを処理します。テキストは到着次第表示します。これにより知覚パフォーマンスが大幅に向上します。ユーザーはより速く回答を確認できます。エラー処理はすべてのモードで一貫しています。

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)

制限、エラー、コンテキスト

APIは明確な運用制限を設けています。キーごとに1分あたり300リクエストが可能です。同時実行数は8リクエストまでです。リクエストボディは8 MB以下に保つ必要があります。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをカバーします。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。エラーは401や429などの標準コードを返します。402エラーはクレジットが不足していることを意味します。軽微なコンテンツ拒否は無料です。前払いアカウントのクレジットは期限切れになりません。ストリーミングは追加コストなしで動作します。ダッシュボードで利用状況を確認できます。制限はすべてのユーザーに対して安定したパフォーマンスを保証します。