Integratiegids voor uncensored completions

Vereisten: SDK-installatie en omgevingsvariabelen

Installeer de officiële SDK voor je taal en exporteer je referenties voordat je requests doet. Je hebt een API-sleutel nodig vanuit ons portaal en de standaard bibliotheek voor je gekozen runtime. Dit zorgt ervoor dat je code onmiddellijk kan authenticeren tegen onze eindpunten.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai
• Exporteren OPENAI_API_KEY met je sleutel uit het dashboard.

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)

De base_url en API-sleutel configureren

Wijs uw client naar ons dedicated eindpunt om standaardmodelbeperkingen te omzeilen. Stel de base_url naar https://api.gptnsfw.cc/v1 en gebruik de gegenereerde sleutel. Deze enkele wijziging stuurt het verkeer naar onze ongecensureerde infrastructuur.

• Basis-URL: https://api.gptnsfw.cc/v1
• Model-ID: 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);

Je eerste POST /v1/chat/completions verzoek maken

Stuur een standaard voltooiingsverzoek met je systeem- en gebruikersprompts. Het model retourneert tekstantwoorden zonder de gebruikelijke inhoudsfilters voor wettelijke volwassen onderwerpen. Gebruik de uncensored model-ID in je 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"}]
  }'

Stream-antwoorden verwerken (SSE) en tokenverbruik

Stream tokens zoals ze worden gegenereerd met behulp van Server-Sent Events voor realtime uitvoer. De laatste chunk bevat het totale tokengebruik voor je request. Deze aanpak vermindert de waargenomen latentie voor lange roleplay- of storygeneratie.

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)

JSON-modus afdwingen voor gestructureerde gegevensuitvoer

Forceer het model om geldige JSON uit te geven door response_format naar {"type": "json_object"}. Dit is cruciaal bij het parseren van gestructureerde gegevens of het voeden van resultaten in andere applicaties. Het model houdt zich strikt aan dit formaat zonder conversatievuller toe te voegen.

Temperatuur, top_p en stopsequentie configureren

Aanpassen temperature en top_p om creativiteit of precisie naar behoefte te sturen. Gebruik stop sequenties om de generatie te stoppen bij specifieke markeringen. Deze parameters geven je precieze controle over het gedrag van de uncensored chatbot.