Claude Code NSFW: integração rápida com SDK

Instalação e configuração

Comece alterando sua URL base para apontar para nosso endpoint dedicado. Esta única alteração permite que seu código existente contorne as recusas padrão instantaneamente. Você não precisa de uma nova biblioteca, apenas de um novo destino para suas solicitações.

Configure sua chave de API imediatamente após o cadastro. A chave aparece no seu painel e funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI. Use esta configuração para rotear o tráfego através do nosso LLM uncensored sem tocar na lógica da sua aplicação.

Exemplo básico de conclusão de chat

Envie uma solicitação padrão de conclusão de chat para gerar texto sem restrições. O modelo aceita seu prompt e retorna uma resposta direta sem filtrar temas adultos.

Use o comando curl abaixo para verificar a conectividade. Substitua YOUR_API_KEY pelo seu token gerado. Este endpoint serve o modelo sem censura otimizado para geração de alto contexto.

Copycurl https://api.claudecodensfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the steps to restart the system service"}]
  }'

A resposta contém o texto completo da conclusão. Você pode processar essa string diretamente no seu aplicativo. Nenhuma análise especial é necessária para a saída de texto padrão.

Respostas em streaming e uso

Transmita tokens em tempo real para reduzir a latência percebida para os usuários. Este método entrega resultados parciais conforme são gerados. Proporciona uma experiência mais suave para aplicativos interativos.

Use o snippet do SDK Python para lidar com o streaming de forma eficiente. O código captura cada fragmento conforme ele chega. Você pode acumular esses fragmentos para construir a resposta final ou exibi-los ao vivo.

Copyfrom openai import OpenAI

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

O streaming é suportado via Server-Sent Events. O último chunk inclui detalhes de uso de tokens. Rastreie seu consumo com precisão sem chamadas de API extras.

Parâmetros e modos avançados

Controle a criatividade e a estrutura da sua saída usando parâmetros padrão. Ajuste temperature para variabilidade ou top_p para amostragem de núcleo. Essas configurações funcionam exatamente como funcionam com outros modelos.

Use o SDK Node para enviar respostas JSON estruturadas. Defina o response_format como json_object para uma análise confiável. Isso é útil para gerar dados ou trechos de código que devem seguir um esquema rígido.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

O suporte a chamadas de função também está disponível. Defina ferramentas na sua solicitação e deixe o modelo decidir quando invocá-las. Isso permite fluxos de trabalho complexos sem lógica codificada.

Tratamento de erros e limites

Lide com erros HTTP padrão de forma elegante no seu aplicativo. Um status 401 indica uma chave de API inválida ou ausente. Verifique suas credenciais e certifique-se de que a chave está ativa.

Um status 402 significa que seu crédito pré-pago está esgotado. Recarregue via criptomoedas para retomar o serviço. Os créditos nunca expiram, então você pode adicionar fundos quando for mais conveniente.

Um status 429 sinaliza que você atingiu o limite de taxa. Você tem permissão para 300 solicitações por minuto. Aguarde brevemente antes de tentar novamente sua solicitação.

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)

Respeite a janela de contexto de 100.000 tokens. Esse limite se aplica à soma dos tokens de prompt e conclusão. Exceder esse limite resultará em um erro. Planeje o tamanho da entrada de acordo.