Посібник з інтеграції uncensored завершень

Передумови: Встановлення SDK та змінні середовища

Встановіть офіційний SDK для вашої мови та експортуйте свої облікові дані перед надсиланням запитів. Вам потрібен ключ API з нашого порталу та стандартна бібліотека для обраного середовища виконання. Це забезпечує, що ваш код може автентифікуватися на наших кінцевих пунктах негайно.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai
• Експорт OPENAI_API_KEY з вашим ключем з панелі керування.

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)

Налаштування base_url та API-ключа

Направте клієнта до нашого виділеного кінцевого пункту, щоб обійти стандартні обмеження моделей. Встановіть base_url до https://api.gptnsfw.cc/v1 і використовуйте згенерований ключ. Ця єдина зміна спрямовує трафік на нашу uncensored інфраструктуру.

• Базовий URL: https://api.gptnsfw.cc/v1
• Ідентифікатор моделі: 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);

Зроблення першого POST-запиту /v1/chat/completions

Надішліть стандартний запит на завершення з системними та пользовательськими запитами. Модель повертає текстові відповіді без звичайних фільтрів контенту для законних дорослих тем. Використовуйте uncensored model ID у вашому запиті.

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"}]
  }'

Обробка потокових відповідей (SSE) та використання токенів

Потокова передача токенів по мірі їх генерації за допомогою подій, що надсилаються сервером (SSE) для виводу в реальному часі. Останній пакет містить загальне використання токенів для вашого запиту. Цей підхід зменшує сприйману затримку для довгих рольових ігор або генерації історій.

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)

Увімкнення режиму JSON для виводу структурованих даних

Змушуйте модель виводити валідний JSON, встановивши response_format до {"type": "json_object"}. Це критично важливо при парсингу структурованих даних або передачі результатів в інші додатки. Модель суворо дотримується цього формату, не додаючи розмовних заповнювачів.

Налаштування temperature, top_p та послідовностей зупинки

Налаштувати temperature та top_p для контролю креативності або детермінованості у ваших результатах. Використовуйте stop послідовності для зупинки генерації за певними маркерами. Ці параметри дають вам точний контроль над поведінкою uncensored чат-бота.