NSFW Image API क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

हमारा API OpenAI-compatible है, इसलिए आप मानक SDK का उपयोग कर सकते हैं, बस उन्हें हमारे base URL की ओर इशारा करें: https://api.nsfwimage.top/v1। आपको एक API कुंजी की आवश्यकता है, जो Google या email से Get API key पेज पर sign in करने के तुरंत बाद मिल जाती है। key को Authorization: Bearer <key> header में पास करें। यदि key अमान्य है, तो आपको 401 error मिलता है। यदि आपके पास कोई prepaid credit नहीं है, तो आपको 402 error मिलता है। Credit को crypto (TRC20 पर USDT या Base पर USDC) के माध्यम से टॉप-अप किया जाता है, जिसमें trial के लिए card की आवश्यकता नहीं होती। trial में $0.50 का credit 7 days के लिए मान्य होता है। double charges जैसे त्रुटियों को Support पेज के माध्यम से ठीक किया जाता है; credit कभी expire नहीं होता, लेकिन यह रिफंड योग्य नहीं है।

बेसिक चैट कंप्लीशन

मॉडल ID uncensored के साथ /v1/chat/completions पर एक POST अनुरोध भेजें। मॉडल एक ओपन-वेट LLM है जिसे कानूनी वयस्क उपयोग के लिए बिना सामग्री रिफ्यूज के उत्तर देने के लिए ट्यून्ड किया गया है, जो NSFW पाइपलाइन में प्रॉम्प्ट जनरेशन और कैप्शनिंग के लिए आदर्श है। यह GPT, Claude या किसी अन्य वेंडर मॉडल नहीं है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है, प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 32,000 टोकन है। एक हार्ड लिमिट लागू है: किशोरों से जुड़ी यौन सामग्री हमेशा रिफ्यूज की जाती है। त्रुटियां और रिफ्यूजल क्रेडिट खर्च नहीं करते। टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट टास्क जैसे कि शैली विवरण या मेटाडेटा एक्सट्रैक्शन के लिए इस एंडपॉइंट का उपयोग करें।

Python SDK इंटीग्रेशन

बेस URL और API कुंजी सेट करके आधिकारिक OpenAI Python SDK का उपयोग करें। यह अपने Python-आधारित NSFW इमेज जनरेशन वर्कफ्लो में हमारे बिना सेंसर टेक्स्ट API को इंटीग्रेट करने का सबसे तेज़ तरीका है। SDK रिट्राइज़ और JSON पार्सिंग को स्वचालित रूप से संभालता है। आप आवश्यकतानुसार रिस्पॉन्स को स्ट्रीम कर सकते हैं या JSON मोड का उपयोग कर सकते हैं। याद रखें कि यह एक टेक्स्ट-ओनली API है; यह इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेट नहीं करता है। इसका उपयोग उन प्रॉम्प्ट तैयार करने के लिए करें जिन्हें आपकी इमेज जनरेशन मॉडल कन्ज़्यूम करेगा। मॉडल ID uncensored है, और आप temperature और top_p जैसे पैरामीटर्स के साथ व्यवहार को नियंत्रित कर सकते हैं।

Node SDK इंटीग्रेशन

Node.js डेवलपर्स के लिए, OpenAI SDK बेस URL को https://api.nsfwimage.top/v1 पर कॉन्फ़िगर करके सहजता से काम करता है। इससे आप अपने NSFW कंटेंट पाइपलाइन के लिए प्रॉम्प्ट जनरेशन APIs या पोस्ट-प्रोसेसिंग स्क्रिप्ट बना सकते हैं। SDK स्ट्रीमिंग, JSON मोड और फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है। चूंकि हमारा API टेक्स्ट-ओनली है, इसका उपयोग मेटाडेटा निकालने, कैप्शन जनरेट करने या इमेज जनरेटर को भेजने से पहले प्रॉम्प्ट को रिफाइन करने के लिए करें। मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री के लिए बिना सेंसर है, यह सुनिश्चित करता है कि आपको बिना अप्रत्याशित रिफ्यूजल के वह टेक्स्ट मिले जिसकी आपको आवश्यकता है। Node.js SDK विशिष्टताओं के लिए आधिकारिक OpenAI दस्तावेज़ीकरण जांचें, क्योंकि हमारा API उनके मानक इंटरफ़ेस का पालन करता है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग समर्थित है। टोकन उपयोग अंतिम चंक में रिपोर्ट किया जाता है। यह आपकी NSFW इमेज पाइपलाइन में रियल-टाइम प्रॉम्प्ट जनरेशन या कैप्शनिंग के लिए उपयोगी है। बिना सेंसर LLM टोकन को जनरेट होते ही रिटर्न करता है, जिससे आप प्रगति प्रदर्शित कर सकते हैं या आंशिक टेक्स्ट को प्रोसेस कर सकते हैं। स्ट्रीमिंग Python और Node SDK दोनों के साथ काम करती है। याद रखें कि मॉडल की 100k कॉन्टेक्स्ट विंडो और 16k मैक्स आउटपुट है। स्ट्रीमिंग बिलिंग को नहीं बदलती; आपको कुल इनपुट और आउटपुट टोकन के लिए चार्ज किया जाता है। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियों को SDK द्वारा संभाला जाता है, लेकिन आपको टोकन काउंट के लिए अंतिम चंक की जांच करने की आवश्यकता हो सकती है।

JSON मोड और फ़ंक्शन कॉलिंग

स्ट्रक्चर्ड आउटपुट के लिए response_format: {"type": "json_object"} का उपयोग करें। यह NSFW इमेज पाइपलाइन के लिए महत्वपूर्ण है जहां आपको प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स या मेटाडेटा के लिए विश्वसनीय JSON की आवश्यकता होती है। बिना सेंसर मॉडल JSON मोड और फ़ंक्शन कॉलिंग (टूल्स) का समर्थन करता है। फ़ंक्शन कॉलिंग आपको उन टूल्स को परिभाषित करने की अनुमति देता है जिन्हें मॉडल इंकॉक कर सकता है, टेक्स्ट से विशिष्ट एट्रिब्यूट निकालने या स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट कंपोनेंट्स जनरेट करने के लिए उपयोगी। मॉडल किसी विशिष्ट डोमेन के लिए फाइन-ट्यून्ड नहीं है, इसलिए आपको स्पष्ट निर्देश प्रदान करने की आवश्यकता हो सकती है। JSON मोड सुनिश्चित करता है कि आउटपुल वैध JSON है, जिससे आपकी पाइपलाइन में पोस्ट-प्रोसेसिंग त्रुटियां कम होती हैं। प्रति कुंजी रेट लिमिट लागू होते हैं, इसलिए यदि आप कई स्ट्रक्चर्ड अनुरोध बना रहे हैं तो उपयोग की निगरानी करें।

रेट लिमिट और पैरामीटर्स

आप प्रति minute 300 requests और प्रति key 8 concurrent requests तक सीमित हैं। request body 8 MB से कम होना चाहिए। यदि आप limit से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 error मिलता है। एक account के लिए एक active key; एक नई key पुरानी key को बदल देती है। temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty, और frequency_penalty जैसे parameters supported हैं। ये आपको creativity और determinism को नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं। NSFW image pipelines के लिए, एक seed सेट करने से reproducible prompt variations सुनिश्चित होती हैं। मॉडल lawful adult content के लिए uncensored है, लेकिन minors से संबंधित sexual content हमेशा refused होता है। इन parameters का उपयोग अपने prompt generation या captioning workflows को सूक्ष्म-समायोजित करने के लिए करें।

cURL

Copycurl https://api.nsfwimage.top/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."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwimage.top/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.nsfwimage.top/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);

स्ट्रीमिंग

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)