集成 NSFW 聊天机器人 API

基础 URL 和身份验证

NSFW 聊天机器人 API 使用标准的 OpenAI 兼容基础 URL。所有请求都需要在 Authorization 头中传递 API 密钥。你可以通过 Google 或电子邮件地址注册来即时生成此密钥。没有月费或订阅费；只需通过加密货币充值并按使用量付费。

基础 URL 为 https://api.nsfwchatbot.top/v1。要使用官方 OpenAI SDK 或任何兼容客户端，请将客户端配置指向此 URL 并设置 API 密钥。你必须发送的模型标识符为 uncensored。该模型为开放权重模型，经过调优可在合法成人用途中无内容拒绝地回答问题，非常适合构建 NSFW 聊天机器人应用的开发者。

首次请求

你的第一步是发送一个简单的聊天补全请求。API 接受标准的 OpenAI 格式 JSON。你必须将 model 指定为 uncensored。接口为 POST /v1/chat/completions。以下是一个基本的 cURL 示例供你开始使用。

Copycurl https://api.nsfwchatbot.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

此请求发送提示词并期望获得文本响应。API 将处理 token 并返回生成的文本。你可以调整 temperature 或 top_p 等参数来控制创造性。请记住，上下文窗口总共为 100,000 token，每个请求的最大输出为 32,000 token。

Python SDK 集成

对于 Python 开发者，官方 openai 包可直接与我们的 API 配合使用。你只需覆盖基础 URL。这允许你使用熟悉的方法，如 chat.completions.create()。如果你从其他提供商迁移，这种方法可以最大限度地减少代码更改。但是，请注意我们不提供嵌入、图像或音频。我们的 API 严格用于文本生成。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwchatbot.top/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)

在环境中设置 API 密钥或直接传递。base_url 参数对于将请求路由到我们的服务器至关重要。你也可以传递自定义的 api_key。此设置让你开箱即用即可访问函数调用、JSON 模式和流式输出功能。

Node.js SDK 集成

Node.js 开发者可以使用 openai npm 包进行类似配置。在客户端初始化中定义基础 URL 和 API 密钥。这确保了与现有代码库的兼容性。模型 ID 仍为 uncensored。你可以使用标准参数，如 messages 和 stream。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

此 SDK 为你处理 HTTP 请求和响应解析。你可以轻松将其集成到 Express 路由或无服务器函数中。由于我们使用预付额度，请通过仪表板监控你的使用情况。错误不会消耗额度，这有助于保持成本可预测。API 支持每个密钥每分钟最多 300 个请求。

流式响应

为了获得实时用户体验，请通过设置 stream: true 启用流式输出。API 以服务器发送事件 (SSE) 形式返回数据。每个块包含部分响应。最后一个块包含 token 使用统计信息。这允许你在生成文本时显示文本，从而改善感知延迟。

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)

在你的客户端代码中处理流以累积 token。这对于期望即时反馈的聊天机器人界面至关重要。该模型支持所有请求类型的流式输出。在流式输出时，你仍然可以使用 stop 序列或 max_tokens 等参数。只需确保你的客户端在最后一个块之后正确关闭流连接。

限制、错误和上下文

了解限制以避免服务中断。你每个密钥允许每分钟 300 个请求和 8 个并发请求。请求体不得超过 8 MB。如果你发送无效的 API 密钥，你将收到 401 错误。如果你没有额度，你会收到 402 错误。速率限制会触发 429 错误。这些错误不会消耗你的预付额度。

上下文窗口为 100,000 个 token（提示词和补全合计）。最大输出为 32,000 个 token，如果你未设置 max_tokens，则为 2,048 个 token。错误和拒绝是免费的。这种结构确保你只为成功的补全付费。仔细管理你的密钥，因为替换密钥会立即使旧密钥失效。