API 文档

基础 URL 和认证

API 基础 URL 为 HTTPS://api.nsfwchatgbt.com/v1。此端点适用于任何官方 OpenAI SDK 或兼容客户端。通过在 Authorization 标头中将 API 密钥作为 Bearer 令牌传递来进行身份验证。每个账户提供一个有效密钥。新密钥在生成时立即替换旧密钥。注册后密钥会显示在屏幕上。注册支持 Google OAuth 或标准的电子邮件和密码输入。无需电话号码。您的提示词不会用于训练。积分永不过期。错误不会消耗您的余额。

聊天完成端点

向 POST /v1/chat/completions 发送文本请求。该端点接受标准消息数组。您必须将模型 ID 指定为 "uncensored"。该模型是在我们服务器上运行的开源 LLM。它不会拒绝合法的成人或争议性话题。它不是 GPT、Claude 或其他任何供应商的模型。上下文窗口总共容纳 100,000 个 token。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。如果省略，请将 max_tokens 设置为 2048。请求体必须保持在 8 MB 以下。

模型端点

查询 GET /v1/models 以列出可用端点。这将返回模型对象列表。您将看到 "uncensored" 模型 ID。这确认您的连接和身份验证正常工作。在发送大量负载之前，请使用此方法验证客户端设置。它有助于尽早调试网络问题。响应格式符合标准 OpenAI 列表。这对于自动化健康检查非常有用。如果您的 SDK 抛出通用错误，请检查此端点。它确认服务器可达且您的密钥有效。

流式传输与函数调用

通过在请求中将 stream 设置为 true 来启用流式传输。API 返回服务器发送的事件。令牌使用情况仅出现在最后一个数据块中。这有助于你实时监控成本。你还可以使用函数调用。在请求中传递 tools 和 tool_choice。模型支持通过 response_format 实现的 JSON 模式。将其设置为 json_object 以获得严格输出。使用 temperature、top_p 和 seed 进行控制。停止序列按预期工作。提供存在性惩罚和频率惩罚。这些功能允许复杂的代理工作流。将流式传输与工具结合使用以获取动态响应。

参数和限制

您的请求频率限制为每分钟 300 次。每个密钥允许 8 个并发请求。基础 URL 为 HTTPS://api.nsfwchatgbt.com/v1。身份验证需要提供有效的 Bearer 令牌。模型 ID 为 "uncensored"。上下文窗口为 100,000 个令牌。最大输出为 16,000 个令牌。401 错误表示您的密钥无效。402 表示无余额。429 表示您触发了速率限制。针对轻微内容的拒绝属于硬性限制。这些限制按密钥计算，而非按账户计算。请监控您的使用情况，以避免服务中断。如果频繁出现 429 错误，请调整并发数。

Token 使用与计费

价格为每 100 万输入令牌 $0.15。输出令牌每 100 万收费 $0.50。你只为生成的内容付费。错误免费。拒绝回答不收费。信用额通过加密货币充值。我们接受 TRC20 上的 USDT 或 Base 上的 USDC。最低充值金额为 $20，最高为 $500。充值 $50 (+5%)、$100 (+10%) 和 $200 (+15%) 可获得奖励。新账户可获得 $0.50 的额度，有效期 7 天。信用额永不过期。错误可通过支持团队修复。请查看仪表板以获取剩余余额。用量按实际令牌数计费。

cURL

Copycurl https://api.nsfwchatgbt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List server uptime stats for March"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式传输

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)