快速上手：整合無審查聊天 API

驗證與基礎 URL

我們的 API 端點位於 https://api.nsfwvideogenerator.cc/v1。要進行驗證，請將你的 API 金鑰以 Bearer token 的形式包含在 Authorization 標頭中。你可以在 取得 API 金鑰 頁面透過 Google 或電子郵件密碼立即註冊並產生金鑰。金鑰在建立後僅顯示一次，請妥善保存。每個帳戶同時僅支援一個有效金鑰；產生新金鑰將取代舊金鑰。開始使用無需電話號碼或信用卡，但持續使用需要預付額度。

首次請求

向 /v1/chat/completions 發送標準 POST 請求。此端點接受文字輸入並回傳文字輸出。模型識別碼為 uncensored。確保您的請求主體包含 model、messages 與 max_tokens 欄位。此端點是您文字轉影片管線中提示詞工程層的核心。它處理上下文視窗管理與回應格式化。

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."}]
  }'

回應包含產生的文字、token 使用統計與結束原因。此回應會直接輸入您的影片產生腳本或字幕工具。

Python SDK 整合

使用官方的 OpenAI Python SDK 與 API 互動。設定 base_url 與 api_key 指向我們的基礎設施。SDK 會自動處理 JSON 序列化與 HTTP 傳輸。此方法非常適合後端服務與資料處理管線。匯入用戶端並使用您的憑證進行實例化。

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)

呼叫 chat.completions.create() 並指定模型名稱 uncensored。SDK 回傳一個回應物件，您可以解析它以取得產生的內容。此方法適合批次處理與腳本產生任務。

Node SDK 整合

對於 JavaScript 環境，請使用 OpenAI Node SDK。將 basePath 設為我們的 API URL 並提供你的 API 金鑰。此設定可與無伺服器函式及網頁後端無縫配合。該 SDK 支援同步與非同步呼叫。請設定一次客戶端並重複用於多個請求。

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);

呼叫聊天完成端點並使用 uncensored 模型。回應物件包含產生的文字與元資料。此整合適合網頁應用程式中的即時字幕與元資料擷取。

串流回應

在請求中設定 stream: true 以啟用串流輸出。API 以伺服器發送的事件 (SSE) 形式回傳資料。每個區塊包含部分生成的文字。這對於即時使用者介面與漸進式腳本渲染很有用。最後一個區塊包含總 token 用量。

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)

依序處理每個區塊。將文字彙總以形成完整回應。串流輸出可降低長篇內容產生的感知延遲。這非常適合即時字幕或互動式提示詞優化。

限制、錯誤與上下文

上下文視窗為 100,000 token，每個請求的最大輸出為 32,000 token。若未設定 max_tokens，則限制為 2,048 token。速率限制為每分鐘 300 個請求及每個金鑰 8 個並行請求。請求主體不得超過 8 MB。錯誤包含：金鑰無效的 401、額度不足的 402 以及觸發速率限制的 429。因次要內容審查而拒絕的請求不扣費。錯誤不會消耗額度。請對 429 回應使用指數退避。