Inicio rápido: Integración de la API de Chat Uncensored

Autenticación y URL base

Nuestra API se aloja en https://api.nsfwvideogenerator.cc/v1. Para autenticarte, incluye tu clave de API en el encabezado Authorization como un token Bearer. Puedes generar una clave inmediatamente registrándote con Google o una contraseña de correo en la página Obtener clave de API. La clave se muestra una sola vez después de su creación, así que guárdala de forma segura. Cada cuenta admite una clave activa a la vez; generar una nueva reemplaza a la clave anterior. No se requiere número de teléfono ni tarjeta de crédito para comenzar, aunque se necesita crédito prepago para un uso sostenido.

Primera petición

Envía una petición POST estándar a /v1/chat/completions. Este endpoint acepta entrada de texto y devuelve salida de texto. El identificador del modelo es uncensored. Asegúrate de que el cuerpo de tu petición incluya los campos model, messages y max_tokens. Este endpoint es el núcleo de la capa de ingeniería de prompts de tu pipeline de texto a video. Gestiona la ventana de contexto y el formato de respuesta.

Copycurl https://api.nsfwvideogenerator.cc/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."}]
  }'

La respuesta contiene el texto generado, estadísticas de uso de tokens y motivo de finalización. Esta respuesta se alimenta directamente en tus scripts de generación de video o herramientas de subtítulos.

Integración SDK Python

Usa el SDK oficial de OpenAI para Python para interactuar con la API. Configura el base_url y el api_key para apuntar a nuestra infraestructura. El SDK maneja la serialización JSON y el transporte HTTP automáticamente. Este enfoque es ideal para servicios backend y pipelines de procesamiento de datos. Importa el cliente e instáncialo con tus credenciales.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Llama a chat.completions.create() con el nombre del modelo uncensored. El SDK devuelve un objeto de respuesta que puedes analizar para obtener el contenido generado. Este método es fiable para tareas de procesamiento por lotes y generación de guiones.

Integración del SDK Node.js

Para entornos JavaScript, usa el SDK Node de OpenAI. Establece el basePath a la URL de nuestra API y proporciona tu clave de API. Esta configuración funciona sin problemas con funciones sin servidor y backends web. El SDK admite llamadas sincrónicas y asincrónicas. Configura el cliente una vez y reutilízalo para múltiples peticiones.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Invoca el endpoint de finalización de chat con el modelo uncensored. El objeto de respuesta contiene el texto generado y los metadatos. Esta integración es adecuada para subtítulos en tiempo real y extracción de metadatos en aplicaciones web.

Respuestas en streaming

Habilita el streaming estableciendo stream: true en tu petición. La API devuelve datos como Eventos Enviados por Servidor (SSE). Cada fragmento contiene una parte del texto generado. Esto es útil para interfaces de usuario en tiempo real y renderizado progresivo de scripts. El último fragmento incluye el uso total de tokens.

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)

Maneja cada fragmento secuencialmente. Agrega el texto para formar la respuesta completa. El streaming reduce la latencia percibida para la generación de contenido extenso. Es ideal para subtítulos en vivo o refinamiento interactivo de prompts.

Límites, errores y contexto

La ventana de contexto es de 100.000 tokens, con una salida máxima de 32.000 tokens por petición. Si max_tokens no está configurado, el límite es de 2.048 tokens. Los límites de velocidad son de 300 peticiones por minuto y 8 peticiones simultáneas por clave. Los cuerpos de las peticiones no deben exceder 8 MB. Los errores incluyen 401 para claves inválidas, 402 por crédito insuficiente y 429 por límites de velocidad. Los rechazos por contenido menor son gratuitos. Los errores no consumen crédito. Usa retroceso exponencial para las respuestas 429.