Руководство по интеграции с завершениями без цензуры

Предварительные требования: Установка SDK и переменные окружения

Установите официальный SDK для вашего языка и экспортируйте учетные данные перед отправкой запросов. Вам нужен ключ API из нашего портала и стандартная библиотека для выбранного вами времени выполнения. Это гарантирует, что ваш код сможет аутентифицироваться на наших конечных пунктах сразу.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai
• Экспорт OPENAI_API_KEY с вашим ключом из панели управления.

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)

Настройка base_url и API-ключа

Направьте клиента к нашей выделенной конечной точке, чтобы обойти стандартные ограничения модели. Установите base_url для https://api.gptnsfw.cc/v1 и используйте сгенерированный ключ. Это единственное изменение направляет трафик на нашу uncensored-инфраструктуру.

• Базовый URL: https://api.gptnsfw.cc/v1
• Идентификатор модели: 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);

Выполнение первого POST-запроса /v1/chat/completions

Отправьте стандартный запрос completion с системными и пользовательскими запросами. Модель возвращает текстовые ответы без обычных фильтров контента для законных взрослых тем. Используйте uncensored идентификатор модели в вашем полезной нагрузке.

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"}]
  }'

Обработка потоковых ответов (SSE) и использования токенов

Передавайте токены по мере их генерации с использованием Server-Sent Events для вывода в реальном времени. Последний блок содержит общее использование токенов для вашего запроса. Этот подход снижает воспринимаемую задержку для генерации ролевой игры или истории в формате long-form.

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)

Включение режима JSON для вывода структурированных данных

Принудительно заставляйте модель выводить корректный JSON, установив response_format для {"type": "json_object"}. Это критически важно при разборе структурированных данных или передаче результатов в другие приложения. Модель строго соблюдает этот формат, не добавляя разговорных заполнителей.

Настройка temperature, top_p и последовательностей остановки

Настроить temperature и top_p для управления креативностью или детерминизмом в ваших выводах. Используйте stop последовательности для остановки генерации в определенных маркерах. Эти параметры дают вам точный контроль над поведением uncensored чат-бота.