API 快速入門

身份驗證與基礎 URL

使用您的 API key 對 uncensored LLM API 基礎 URL 的所有請求進行身份驗證。您的金鑰在透過 Google 或電子郵件註冊後立即出現，無需電話號碼。設定 Authorization 標頭以 Bearer YOUR_API_KEY 用於每次呼叫。

此無審查模型的基礎網址為 HTTPS://api.llmadult.com/v1。這可確保與官方 OpenAI SDK 及任何 OpenAI 相容的客戶端相容。每個帳戶只需一個有效金鑰；生成新金鑰會立即取代舊金鑰。

發送您的第一個請求

發送標準聊天完成請求以從 uncensored LLM API 生成文本。模型 ID 為 uncensored, 並接受如 temperature, top_p，以及 stop. 請求按實際 token 使用量計費，因此錯誤是免費的。

這是一個入門成人 API 的基本 cURL 範例：

Copycurl https://api.llmadult.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

此請求回傳的文字回應可以處理成人內容、小說或一般任務，且不會拒絕。

使用 Python SDK

使用官方 OpenAI SDK 將無審查 LLM API 整合至您的 Python 專案。將 base URL 設為我們的端點，並使用 uncensored 模型 ID。這適用於簡單腳本和複雜應用程式。

安裝函式庫並使用您的 API 金鑰設定客戶端。然後您可以呼叫 chat.completions.create() 就像您使用其他供應商一樣。不加審查的模型能有效處理多樣化的輸入。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmadult.com/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)

此方法讓你以最小的程式碼變更構建 NSFW 聊天機器人或內容生成器。

Node.js 集成

使用 Node.js SDK 在您的 JavaScript 應用程式中向無審查 LLM API 發送請求。使用您的 API 金鑰和正確的基礎 URL 設定用戶端。這允許無縫整合到網頁伺服器或後端服務中。

該無審查模型支援標準參數並返回結構化文字。您可以非同步處理回應，並根據需要處理資料。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

這種方法非常適合開發不受限制的聊天機器人界面或內容平台的開發者。

串流回應

啟用串流以接收來自無審查 LLM API 的逐 Token 更新。這能改善 NSFW API 應用程式中使用者的感知延遲。將 stream: true 在你的請求中，並處理伺服器發送的事件 (SSE) 串流。

Token 用量詳情包含在最後一個數據塊中。此功能對於即時聊天體驗至關重要。無審查模型支援此標準串流協議。

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)

處理串流事件以更新 UI 或處理正在生成的文字。

錯誤代碼與限制

無審查 LLM API 針對常見問題返回標準的 HTTP 錯誤代碼。401 表示 API 金鑰無效或缺失。402 表示您的預付信用額度已耗盡；請使用加密貨幣充值以繼續使用。429 表示您已超過每分鐘 300 次請求的速率限制。

提示與補全的總上下文視窗為 100,000 tokens。每次請求的最大輸出為 16,000 tokens。請求限制為 8 MB。錯誤與拒絕不會消耗信用額度。成人 LLM API 確保您僅為成功的 token 生成付費。