クイックスタート：無検閲チャット API の統合

認証とベース URL

当APIはhttps://api.nsfwvideogenerator.cc/v1にホストされています。認証には、AuthorizationヘッダーにAPIキーをBearerトークンとして含めてください。APIキーを取得ページでGoogleまたはメールアドレスとパスワードでサインアップすると、すぐにキーを生成できます。キーは作成後に1回だけ表示されるため、安全に保管してください。各アカウントでは同時にアクティブなキーを1つだけサポートしており、新しいキーを生成すると以前のキーが置き換えられます。開始には電話番号やクレジットカードは不要ですが、継続的な利用には前払いクレジットが必要です。

最初のリクエスト

POST リクエストを /v1/chat/completions に送信します。このエンドポイントはテキスト入力を受け取り、テキスト出力を返します。モデル識別子は uncensored です。リクエストボディに model、messages、max_tokens フィールドを含めてください。このエンドポイントはテキストから動画への変換パイプラインのプロンプトエンジニアリング層の中核です。コンテキストウィンドウの管理とレスポンスのフォーマットを処理します。

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."}]
  }'

レスポンスには生成されたテキスト、トークン使用統計、終了理由が含まれます。このレスポンスは動画生成スクリプトやキャプションツールに直接フィードされます。

Python SDK の統合

公式の OpenAI Python SDK を使用して API と対話します。base_url と api_key を当社のインフラストラクチャを指すように構成します。SDK は JSON シリアライゼーションと HTTP 転送を自動的に処理します。このアプローチはバックエンドサービスやデータ処理パイプラインに最適です。クライアントをインポートし、資格情報でインスタンス化します。

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)

モデル名 uncensored で chat.completions.create() を呼び出します。SDK は生成されたコンテンツを解析できるレスポンスオブジェクトを返します。この方法はバッチ処理やスクリプト生成タスクに信頼性があります。

Node SDK の統合

JavaScript 環境では、OpenAI Node SDK を使用します。basePath を API URL に設定し、API キーを提供します。このセットアップはサーバーレス関数やウェブバックエンドとシームレスに動作します。SDK は同期呼び出しと非同期呼び出しの両方をサポートしています。クライアントを 1 回構成し、複数のリクエストで再利用します。

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);

チャット完了エンドポイントを uncensored モデルで呼び出します。レスポンスオブジェクトには生成されたテキストとメタデータが含まれます。この統合は、ウェブアプリケーションでのリアルタイムキャプションやメタデータ抽出に適しています。

ストリーミングレスポンス

リクエストに stream: true を設定してストリーミングを有効にします。API はサーバー送信イベント (SSE) としてデータを返します。各チャンクには生成されたテキストの一部が含まれます。これはリアルタイムのユーザーインターフェースやプログレッシブなスクリプトレンダリングに役立ちます。最終チャンクには総トークン使用量が含まれます。

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)

各チャンクを順次処理します。テキストを集約して完全なレスポンスを形成します。ストリーミングは長文コンテンツの生成における知覚遅延を軽減します。ライブキャプションやインタラクティブなプロンプトの改善に最適です。

制限、エラー、コンテキスト

コンテキストウィンドウは 100,000 トークン、リクエストあたりの最大出力は 32,000 トークンです。max_tokens が未設定の場合、制限は 2,048 トークンです。レート制限は 1 分あたり 300 リクエスト、キーあたり 8 同時リクエストです。リクエストボディは 8 MB を超えてはいけません。エラーには無効なキーに対する 401、クレジット不足による 402、レート制限による 429 が含まれます。軽微なコンテンツの拒否は無料です。エラーはクレジットを消費しません。429 レスポンスには指数バックオフを使用してください。