Documentation API Compatible OpenAI

URL de base et authentification

Démarrez chaque requête en définissant le base_url à https://api.nsfwgemma.com/v1 et en passant votre clé API dans le Authorization header. Vous recevez votre clé immédiatement après vous être inscrit avec Google ou par e-mail, sans numéro de téléphone requis. Gardez cette clé en sécurité, car c'est le seul identifiant nécessaire pour accéder au service.

POST /v1/chat/completions : Paramètres et exemples

Envoyez votre premier message au point de terminaison en utilisant le format standard de chat completions. L'ID du modèle est toujours "uncensored", et vous pouvez contrôler le style de sortie avec des paramètres comme temperature et top_p. Ce point de terminaison gère toutes les générations de texte sans nécessiter de configurations locales complexes.

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"}]
  }'

Assurez-vous que votre charge utile inclut le model field set to "uncensored" and a messages tableau contenant votre prompt. Le système retourne une réponse JSON structurée avec le texte généré.

GET /v1/models : Liste des modèles disponibles

Interrogez le point de terminaison des modèles pour vérifier l'instance disponible et confirmer la connectivité. Cette requête GET renvoie des métadonnées sur la configuration du modèle actuel sans consommer de crédit. Utilisez ceci pour déboguer les problèmes de connexion avant d'envoyer des requêtes de génération coûteuses.

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 réponse confirme l'ID du modèle et les limites de tokens, garantissant que votre client est correctement configuré pour le modèle de langage large uncensored.

Réponses en streaming avec SSE

Activez le streaming en définissant stream: true pour recevoir des tokens en temps réel via les Server-Sent Events. Cela réduit la latence perçue pour la génération de contenu créatif long ou les scénarios de jeu de rôle. Les statistiques d'utilisation des tokens sont incluses dans le dernier chunk du flux.

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)

Analysez chaque objet delta pour rendre le texte de manière incrémentale, offrant une expérience utilisateur plus fluide pour les applications de chatbot NSFW interactives.

Gestion des erreurs et utilisation des tokens

Gérez couramment les erreurs HTTP avec élégance : 401 indique une clé invalide ou expirée, 402 signifie que vous devez recharger du crédit, et 429 signale l'épuisement de la limite de débit. Les erreurs ne consomment pas votre crédit prépayé, vous pouvez donc réessayer sans pénalité. Vérifiez toujours le usage field in successful responses to track consumption.

Limites de débit et concurrence

Chaque clé API prend en charge 300 requêtes par minute et jusqu'à 8 requêtes actives concurrentes. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo, ce qui s'adapte à la plupart des fenêtres de contexte standard. Le dépassement de ces limites déclenche une erreur 429 jusqu'à la réinitialisation de la fenêtre.

La fenêtre de contexte permet 100 000 tokens au total, en combinant à la fois l'invite et la complétion. La sortie maximale est de 16 000 tokens par requête, ou 2 048 si vous ne spécifiez pas max_tokens. Ajustez votre concurrence en fonction des modèles de trafic de votre application.

Paramètres pris en charge : Température, Top P et plus

Maîtrisez l'aléatoire et le déterminisme en utilisant temperature, top_p, stop, seed, et des paramètres de pénalité. Utilisez response_format défini à {"type": "json_object"} pour des sorties de données structurées. L'appel de fonctions est pris en charge via le tools le paramètre pour des intégrations avancées.

Ces paramètres permettent d'ajuster le comportement du modèle uncensored, garantissant qu'il correspond à vos exigences spécifiques de contenu NSFW sans refus inattendus.

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);