Integrazione rapida: API Chat senza censura

Autenticazione e URL base

La nostra API è ospitata su https://api.nsfwvideogenerator.cc/v1. Per l'autenticazione, includi la tua chiave API nell'intestazione Authorization come token Bearer. Puoi generare una chiave immediatamente iscrivendoti con Google o con la password dell'email nella pagina Ottieni chiave API. La chiave viene visualizzata una sola volta dopo la creazione, quindi salvala in modo sicuro. Ogni account supporta una sola chiave attiva alla volta; generandone una nuova, quella precedente viene sostituita. Non sono richiesti numero di telefono o carta di credito per iniziare, anche se è necessario del credito prepagato per un utilizzo continuativo.

Prima richiesta

Invia una richiesta POST standard a /v1/chat/completions. Questo endpoint accetta input testuale e restituisce output testuale. L'identificativo del modello è uncensored. Assicurati che il corpo della richiesta includa i campi model, messages e max_tokens. Questo endpoint è il cuore dello strato di prompt engineering della tua pipeline text-to-video. Gestisce la finestra di contesto e la formattazione della risposta.

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 risposta contiene il testo generato, le statistiche di utilizzo dei token e il motivo di fine. Questa risposta alimenta direttamente gli script di generazione video o gli strumenti di sottotitolazione.

Integrazione SDK Python

Usa l'SDK Python ufficiale di OpenAI per interagire con l'API. Configura base_url e api_key per puntare alla nostra infrastruttura. L'SDK gestisce automaticamente la serializzazione JSON e il trasporto HTTP. Questo approccio è ideale per servizi backend e pipeline di elaborazione dati. Importa il client e istanzialo con le tue credenziali.

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)

Chiama chat.completions.create() con il nome del modello uncensored. L'SDK restituisce un oggetto di risposta che puoi analizzare per il contenuto generato. Questo metodo è affidabile per l'elaborazione in batch e le attività di generazione di script.

Integrazione SDK Node.js

Per gli ambienti JavaScript, usa l'SDK Node.js di OpenAI. Imposta basePath sul nostro URL API e fornisci la tua chiave API. Questa configurazione funziona perfettamente con funzioni serverless e backend web. L'SDK supporta chiamate sia sincrone che asincrone. Configura il client una volta e riutilizzalo per più richieste.

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 l'endpoint di completamento chat con il modello uncensored. L'oggetto di risposta contiene il testo generato e i metadati. Questa integrazione è adatta per la generazione di didascalie in tempo reale e l'estrazione di metadati nelle applicazioni web.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce i dati come Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene una parte del testo generato. Questo è utile per interfacce utente in tempo reale e rendering progressivo degli script. L'ultimo chunk include l'utilizzo totale dei token.

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)

Gestisci ogni chunk in sequenza. Aggrega il testo per formare la risposta completa. Lo streaming riduce la latenza percepita per la generazione di contenuti di lunga durata. È ideale per la sottotitolazione live o il perfezionamento interattivo dei prompt.

Limiti, errori e contesto

La finestra di contesto è di 100.000 token, con un output massimo di 32.000 token per richiesta. Se max_tokens non è impostato, il limite è di 2.048 token. I limiti di richiesta sono 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. I corpi delle richieste non devono superare 8 MB. Gli errori includono 401 per chiavi non valide, 402 per credito insufficiente e 429 per limiti di richiesta. I rifiuti per contenuti minori sono gratuiti. Gli errori non consumano credito. Usa il backoff esponenziale per le risposte 429.