Documentación API Compatible con OpenAI

URL Base y Autenticación

Inicia cada solicitud configurando el base_url para https://api.nsfwgemma.com/v1 y pasando tu clave de API en el Authorization header. Recibes tu clave inmediatamente después de registrarte con Google o correo electrónico, sin necesidad de número de teléfono. Mantén esta clave segura, ya que es la única credencial necesaria para acceder al servicio.

POST /v1/chat/completions: Parámetros y Ejemplos

Envía tu primer mensaje al endpoint utilizando el formato estándar de chat completions. El ID del modelo es siempre "uncensored" y puedes controlar el estilo de salida con parámetros como temperature y top_p. Este endpoint gestiona toda la generación de texto sin requerir configuraciones locales complejas.

Copycurl https://api.nsfwgemma.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top ten system prompts for the model"}]
  }'

Asegúrate de que tu carga útil incluya el model field set to "uncensored" and a messages array que contiene tu prompt. El sistema devuelve una respuesta JSON estructurada con el texto generado.

GET /v1/models: Listado de modelos disponibles

Consulta el endpoint de modelos para verificar la instancia disponible y confirmar la conectividad. Esta solicitud GET devuelve metadatos sobre la configuración actual del modelo sin consumir ningún crédito. Úsalo para depurar problemas de conexión antes de enviar solicitudes de generación costosas.

Copyfrom openai import OpenAI

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

La respuesta confirma el ID del modelo y los límites de tokens, asegurando que tu cliente esté configurado correctamente para el modelo de lenguaje grande sin censura.

Respuestas en streaming con SSE

Habilita la transmisión estableciendo stream: true para recibir tokens en tiempo real mediante Server-Sent Events. Esto reduce la latencia percibida en la generación de contenido extenso para escritura creativa o escenarios de roleplay. Las estadísticas de uso de tokens se incluyen en el último fragmento del flujo.

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)

Analiza cada objeto delta para renderizar texto de forma incremental, proporcionando una experiencia de usuario más fluida para aplicaciones de chatbot NSFW interactivas.

Gestión de errores y uso de tokens

Gestiona los errores HTTP comunes de forma adecuada: un 401 indica una clave inválida o caducada, un 402 significa que necesitas recargar crédito y un 429 señala el agotamiento del límite de frecuencia. Los errores no consumen tu crédito prepagado, por lo que puedes reintentar sin penalización. Comprueba siempre el usage field in successful responses to track consumption.

Límites de velocidad y concurrencia

Cada clave de API admite 300 solicitudes por minuto y hasta 8 solicitudes activas concurrentes. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB, lo que se ajusta a la mayoría de las ventanas de contexto estándar. Superar estos límites activa un error 429 hasta que se restablezca la ventana.

La ventana de contexto permite 100,000 tokens en total, combinando tanto el prompt como la completación. La salida máxima es de 16,000 tokens por solicitud, o 2,048 si no lo especificas max_tokens. Ajusta tu concurrencia según los patrones de tráfico de tu aplicación.

Parámetros compatibles: temperatura, top P y más

Controla la aleatoriedad y la determinismo usando temperature, top_p, stop, seed, y parámetros de penalización. Utiliza response_format establecido a {"type": "json_object"} para salidas de datos estructurados. Se admite la llamada de funciones a través de tools el parámetro para integraciones avanzadas.

Estos parámetros permiten ajustar el comportamiento del modelo uncensored, asegurando que coincida con tus requisitos específicos de contenido NSFW sin rechazos inesperados.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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