Guía de integración para finalizaciones sin censura

Prerrequisitos: instalación del SDK y variables de entorno

Instala el SDK oficial para tu lenguaje y exporta tus credenciales antes de hacer solicitudes. Necesitas una clave de API de nuestro portal y la biblioteca estándar para tu entorno de ejecución elegido. Esto garantiza que tu código pueda autenticarse contra nuestros endpoints inmediatamente.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai
• Exportar OPENAI_API_KEY con tu clave del panel de control.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configuración de base_url y clave API

Apunta a nuestro cliente a nuestro endpoint dedicado para omitir las restricciones estándar del modelo. Establece el base_url para https://api.gptnsfw.cc/v1 y usa la clave que generaste. Este único cambio dirige el tráfico hacia nuestra infraestructura sin censura.

• URL base: https://api.gptnsfw.cc/v1
• ID del Modelo: uncensored

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Realizando tu primera solicitud POST /v1/chat/completions

Envía una solicitud de finalización estándar con tus prompts del sistema y del usuario. El modelo devuelve respuestas de texto sin los filtros de contenido habituales para temas adultos lícitos. Utiliza el uncensored ID del modelo en tu payload.

Copycurl https://api.gptnsfw.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the full API response for the /v1/messages endpoint"}]
  }'

Gestión de respuestas en streaming (SSE) y uso de tokens

Transmite tokens a medida que se generan utilizando Eventos Enviados por Servidor para salida en tiempo real. El último fragmento contiene el uso total de tokens para tu solicitud. Este enfoque reduce la latencia percibida para la generación de roleplay o historias de formato largo.

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)

Imposición del modo JSON para salidas de datos estructurados

Forza al modelo a generar JSON válido estableciendo response_format para {"type": "json_object"}. Esto es crítico al analizar datos estructurados o alimentar resultados en otras aplicaciones. El modelo se adhiere estrictamente a este formato sin añadir relleno conversacional.

Configurando temperature, top_p y secuencias de parada

Ajustar temperature y top_p para controlar la creatividad o la determinismo en tus salidas. Usa stop secuencias para detener la generación en marcadores específicos. Estos parámetros te dan un control preciso sobre el comportamiento del chatbot sin censura.