快速入門指南：無審查 LLM API

驗證與 base URL

在儀表板生成您的金鑰。

使用此基礎 URL 發送所有請求：

HTTPS://api.nsfwia.com/v1

將您的金鑰傳入 Authorization 標頭。該端點支援標準的 OpenAI-compatible 客戶端。

發送您的第一個請求

向 /v1/chat/completions 發送 POST 請求以取得回應。

對於文本生成使用模型 ID "uncensored"

輸入是文本，輸出是文本。無圖像或影片。

這是一個基本 curl 範例：

Copycurl https://api.nsfwia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the API endpoints and their HTTP methods"}]
  }'

串流回應

透過將 stream 設為 true 來啟用串流。

接收即時生成的 token。

使用 SSE 進行實時輸出。

這非常適合角色扮演。

串流程式碼範例：

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)

函式呼叫與 JSON 模式

使用函式呼叫進行結構化輸出。

設定 response_format 為 json_object 以獲得嚴格的 JSON。

在請求主體中定義工具。

這可確保可靠的解析。

Python SDK 範例：

Copyfrom openai import OpenAI

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

參數：temperature、top_p 與更多選項

調整溫度以獲得創意。

設定 top_p 進行核心採樣。

使用停止序列來終止生成。

種子確保可重現性。

Node SDK 範例：

Copyimport OpenAI from "openai";

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

理解 token 成本

定價為每 1M 輸入 token $0.15，每 1M 輸出 token $0.50。

錯誤免費。拒絕（Refusals）也免費。

上下文窗口總計為 100,000 token。

每個請求的最大輸出為 16,000 個 Token。

限制：每分鐘 300 次請求，8 個併發請求。

錯誤包含 401（無效金鑰）、402（無餘額）、429（速率限制）。