Documentazione API

URL Base e Autenticazione

L'URL di base dell'API è HTTPS://api.llmfornsfw.com/v1. L'autenticazione avviene includendo la vostra chiave API univoca nell'intestazione della richiesta. Questa chiave viene generata immediatamente dopo la registrazione tramite Google o email nella pagina Ottieni chiave API.

Ogni richiesta deve includere l'intestazione Authorization. Il formato è Bearer seguito dalla tua chiave. Se la chiave è mancante o non valida, il server restituisce un errore 401 Unauthorized. Gli errori durante l'elaborazione non consumano il tuo credito prepagato.

Copycurl https://api.llmfornsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 200 word summary of the provided technical documentation."}]
  }'

• Tieni la tua chiave al sicuro.
• Una chiave attiva per account.
• Genera nuove chiavi facilmente.

Prima richiesta

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions per generare testo. L'identificatore del modello è "uncensored". Questo modello risponde senza rifiuti di contenuto per l'uso adulto legale, rendendolo ideale per scenari di chatbot NSFW.

Includi i tuoi messaggi nel corpo. Il sistema restituisce completamenti di testo. Puoi regolare parametri come la temperatura per la creatività. Questa configurazione funziona con qualsiasi client compatibile con OpenAI.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Assicurati che il tuo payload corrisponda allo schema richiesto. L'API gestisce la tokenizzazione internamente. Invii solo linguaggio naturale. La risposta contiene il testo generato. Usa questo per RP o generazione di storie.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream su true. L'API invia Server-Snt Events. Ogni chunk contiene testo parziale. Ciò consente la visualizzazione istantanea dei risultati.

Lo stream riduce la latenza percepita. Gli utenti vedono il testo mentre viene generato. L'ultimo chunk include i dettagli sull'utilizzo dei token. Questo ti aiuta a tracciare i costi con precisione.

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)

Gestisci gli errori in modo elegante. I problemi di rete possono interrompere gli stream. Riconnettiti se necessario. L'API supporta un alto throughput. Monitora il tuo tasso di richieste.

Function Calling e strumenti

Usa la funzione di function calling per definire gli strumenti. Il tuo modello può invocare funzioni. Questo abilita l'estrazione di dati strutturati. Definisce gli strumenti nell'array dei messaggi.

L'API supporta tool_choice. Puoi forzare o consentire le chiamate alle funzioni. Questo è utile per le integrazioni API LLM NSFW che necessitano di output strutturati. Imposta il modello per utilizzare gli strumenti.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Analizza le chiamate agli strumenti nella tua applicazione. Esegui le funzioni. Reinserisci i risultati nel modello. Questo ciclo potenzia le funzionalità. Funziona con qualsiasi SDK compatibile.

Modalità JSON

Imposta response_format su json_object. Il modello produce JSON valido. Questo garantisce un'analisi coerente. Usa questo metodo per l'elaborazione di dati NSFW.

La modalità JSON limita l'output. Il modello segue il tuo schema. Gli errori di formattazione sono rari. Convalida comunque l'output. Questo aumenta l'affidabilità.

Combina la modalità JSON con il function calling. Ottieni dati strutturati. Questo riduce il lavoro di post-elaborazione. È efficiente per gli sviluppatori.

Copycurl https://api.llmfornsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 200 word summary of the provided technical documentation."}]
  }'

Testa con prompt semplici. Verifica la struttura JSON. Regola la temperatura per la stabilità. Una temperatura bassa garantisce coerenza.

Limiti, Errori e Contesto

La finestra di contesto è di 100.000 token. Include prompt e completamento. L'output massimo è di 16.000 token. Imposta max_tokens per controllare la lunghezza.

I limiti di frequenza sono di 300 richieste al minuto. Puoi effettuare 8 richieste concorrenti. Il corpo della richiesta è al massimo di 8 MB. Il superamento dei limiti restituisce un errore 429. Attendi prima di ritentare.

Errori come 402 indicano nessun credito. Ricarica con criptovaluta. Funzionano USDT o USDC. Il credito non scade mai. Controlla regolarmente il tuo saldo.