OpenRouter NSFW 使用者快速上手

基礎 URL 與身份驗證

將您目前供應商的 Base URL 替換為 https://api.openrouternsfw.com/v1。驗證使用標準 Authorization: Bearer <key> 標頭。您在 取得 API 金鑰 頁面透過 Google 或電子郵件註冊後即可立即取得金鑰。無需電話號碼，且金鑰僅顯示一次，因此請在離開頁面前複製。

我們的服務是獨立 API，並非其他供應商模型的轉售商。您在請求中使用的模型識別碼為 uncensored，運行於我們的伺服器。它針對合法成人用途調整為無內容拒絕回答，但它不是 GPT、Claude 或其他任何具名供應商模型。

確保您的客戶端程式庫已配置使用此新的 Base URL。所有請求必須在標頭中包含有效的 API 金鑰。若金鑰遺失或無效，伺服器將返回 401 錯誤。若無預付額度，您將收到 402 錯誤。這些是標準 HTTP 狀態碼，表示驗證或付款問題，而非伺服器錯誤。

聊天完成端點

核心功能透過 POST /v1/chat/completions 端點提供。此端點接受包含模型名稱、messages 陣列和可選參數的 JSON 主體。它返回包含生成文字、token 使用統計和結束原因的 JSON 物件。此結構與官方 OpenAI SDK 及大多數 OpenAI 相容的客戶端程式庫相容。

如果您偏好使用 SDK，則無需編寫自訂的 HTTP 用戶端。然而，您必須更新設定以指向我們的 Base URL。以下範例展示了使用 cURL 的標準完成請求。此請求將提示詞發送給無審查模型，並預期取得文字回應。

複製curl https://api.openrouternsfw.com/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."}]
  }'

請記住，此 API 僅提供文字。沒有嵌入、影像、音訊或影片生成的端點。若您的應用程式需要多模態輸入或輸出，您需要單獨處理它們。我們的服務專注於使用無審查模型進行高品質文字生成。

Python SDK 整合

使用 Python SDK 可簡化整合程序。使用正確的 Base URL 和 API 金鑰初始化用戶端。該程式庫會為您處理 HTTP 請求和 JSON 解析。您可以指定模型 ID 為 uncensored，以確保您使用的是我們特定的模型。

複製from openai import OpenAI

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

此程式碼片段顯示如何發送訊息並取得回應。客戶端自動處理連線和錯誤報告。若伺服器返回錯誤，SDK 會引發異常。您應在應用程式邏輯中處理這些異常，以提供更好的使用者體驗。

Python SDK 僅為選項之一。您可以使用任何支援 HTTP 請求的語言。無論選擇何種客戶端，端點結構保持不變。這種靈活性允許您將無審查模型整合至任何現有工作流程，而無需大幅修改程式碼。

Node SDK 用法

Node SDK 的運作方式與 Python 版本類似。使用 Base URL 和 API 金鑰設定用戶端，然後呼叫聊天完成方法。此方法非常適合需要非同步產生文字的服務端應用程式或後端服務。

複製import OpenAI from "openai";

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

Node.js 開發人員可以輕鬆將此 API 整合至現有專案。SDK 處理 JSON 資料的序列化和反序列化。您也可以指定 temperature 或 top_p 等額外參數以控制輸出的隨機性。

請妥善處理請求的異步性質。使用 async/await 或 Promise 鏈來管理回應資料。這可確保您的應用程式在等待模型生成文字時保持響應。Node SDK 是構建可擴展文字生成服務的可靠選擇。

串流回應

透過在請求中將 stream 參數設定為 true 來啟用串流輸出。伺服器將發送一系列伺服器發送事件（SSE），而非單一 JSON 回應。每個事件包含生成文字的部分區塊。

複製stream = 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)

串流輸出對於即時應用程式很有用，您可以在生成時顯示輸出。串流的最後一個區塊包含請求的總 token 使用量。這允許您準確追蹤成本，而無需等待整個回應完成。

請仔細處理串流事件，以確保文字正確組裝。按接收順序連接區塊。伺服器保證區塊按順序發送。若連線中斷，您可能需要重試請求。串流輸出是增強文字生成任務使用者體驗的強大功能。

速率限制與上下文視窗

每個 API 金鑰限制為每分鐘 300 次請求和 8 個並行請求。請求主體大小上限為 8 MB。若超過這些限制，伺服器將返回 429 狀態碼。這是標準 HTTP 狀態碼，表示您在給定時間視窗內發送了過多請求。您應在客戶端實作指數退避，以優雅地處理這些錯誤。

上下文視窗支援最多 100,000 個 token，用於組合提示詞和完成內容。沒有單獨的輸出上限。若未指定 max_tokens 參數，回應可延伸至視窗結尾。您可以透過將 max_tokens 設定為較低值來限制輸出長度。

監控您的 token 使用量，以有效管理預付額度。錯誤和拒絕不會消耗 token，因此您不會為失敗的請求付費。這確保您只為成功的文字生成付費。請留意您的速率限制，以避免服務中斷。