开发者快速入门：无审查 LLM API

基础 URL 和认证设置

您的 API 密钥对所有请求进行身份验证，我们的托管端点。使用基础 URL https://api.groknsfwprompt.com/v1 并将模型设置为 uncensored 用于文本生成。我们不将流量路由到其他供应商，因此你的客户端代码直接将请求发送到我们的服务器。认证依赖于标准的 Authorization 使用 Bearer token 的 header。无订阅费，仅根据实际 token 使用情况收取预付费信用费用。

首次使用cURL的请求

发送一个简单的补全以验证连接性和计费。此示例请求为 NSFW 漫画面板提示生成创意响应。在执行前，请确保您的预付费余额余额足以覆盖估计的 token 成本。我们按固定费率分别对输入和输出 token 收费。

Copycurl https://api.groknsfwprompt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "generate a text file named report.txt"}]
  }'

检查响应状态以确认成功交付。API 返回包含生成文本的 JSON 格式数据。如果您收到 402 错误，请通过 USDT 或 USDC 充值您的加密信用额度。错误请求不会消耗您的余额。

Python SDK 集成

安装官方 OpenAI 包并配置基础 URL 以指向我们的服务。这使您可以对所有交互使用熟悉的 Python 语法。设置 base_url 参数，以避免命中 OpenAI 的默认端点。模型标识符必须设置为 uncensored 访问无限制内容模式。

Copyfrom openai import OpenAI

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

优雅处理异常以管理速率限制或资金不足。SDK 高效地流式传输数据，减少长响应的内存开销。您可以调整诸如 temperature 控制创造性。这种方法对于简单的文本生成或复杂的结构化输出同样适用。

Node.js SDK 实现

使用您的 API 密钥和自定义基础 URL 初始化客户端。Node.js 开发者可以利用相同的 OpenAI 兼容接口进行快速原型开发。将模型 ID 配置为 uncensored 用于一致的行为。此设置支持同步和异步请求模式。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

处理响应块以组装最终文本。SDK 会自动处理 HTTP 连接细节。如果基础设施出现临时停机，请确保处理潜在的网络重试。此方法与现有的 Express 或 Fastify 路由无缝集成。

流式响应与 Token 计数

通过将 stream: true 在请求参数中。这随着 token 生成逐步交付 token，改善了用户的感知延迟。最后一个数据块包含用于计费验证的总 token 使用统计。流式传输非常适合聊天界面或实时创意写作工具。

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)

解析每个数据块以更新您的 UI 或记录进度。API 确保所有 token 都在最终使用报告中得到核算。这种透明度有助于您准确追踪成本，无需猜测 token 消耗。流式传输不会影响按 token 计费的结构。

速率限制、错误与上下文窗口

您的密钥支持每分钟 300 次请求和 8 个并发连接。超出这些限制将返回 429 错误，您可以使用指数退避策略进行重试。上下文窗口为 100,000 个 token，包含 prompt 和 completion 的总和。请保持输入大小合理，以避免触及 16,000 token 的输出上限。401 错误表示 API 密钥无效或缺失，而 402 错误表示您的预付费余额已耗尽。已消耗的 token 不退款，但计费错误可通过支持团队解决。此严格限制确保了使用 uncensored LLM API 的所有开发者的公平使用。