快速入门指南：无审查 LLM API

认证与基础 URL

在仪表板生成您的密钥。

使用此基础 URL 发送所有请求：

HTTPS://api.nsfwia.com/v1

将密钥放入 Authorization 请求头中。该端点接受标准的 OpenAI 兼容客户端。

发送你的第一次请求

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求以获取响应。

对文本生成使用模型 ID "uncensored"

输入是文本，输出是文本。无图片或视频。

以下是基本 curl 示例：

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"}]
  }'

流式响应

通过在请求中将 stream 设置为 true 来启用流式传输。

接收生成的令牌。

使用 SSE 进行实时输出。

这对于角色扮演非常理想。

示例流式代码：

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)

函数调用和 JSON 模式

使用函数调用进行结构化输出。

将 response_format 设置为 json_object 以获取严格的 JSON。

在请求体中定义工具。

这确保了可靠解析。

Python SDK 示例：

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)

参数：temperature、top_p 及更多

调整 temperature 以获取创意。

设置 top_p 进行核采样。

使用停止序列结束生成。

种子确保可复现性。

Node SDK 示例：

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);

理解令牌成本

定价为每 100 万输入令牌 $0.15，每 100 万输出令牌 $0.50。

错误免费。拒绝（Refusals）也免费。

上下文窗口总共 100,000 token。

每次请求最大输出为 16,000 个 Token。

限制：每分钟 300 次请求，8 个并发请求。

错误包括 401（密钥无效）、402（无余额）、429（速率限制）。