Claude Code NSFW：快速入門與 SDK 整合

安裝與設定

首先將您的基礎 URL 切換指向我們的專用端點。這一單一的更改即可讓現有代碼立即繞過標準拒絕。您無需新庫，只需更改請求的目標即可。

註冊後立即配置您的 API 金鑰。金鑰顯示在您的儀表板上，並適用於任何 OpenAI-compatible 客戶端。使用此設定將流量路由至我們的 uncensored LLM，而無需修改應用程式邏輯。

基本聊天完成範例

發送標準聊天完成請求以生成無限制文本。模型接受您的提示並返回直接回應，不過濾成人主題。

使用下方的 curl 指令來驗證連線。將 YOUR_API_KEY 取代為您生成的 token。此端點提供針對高上下文生成優化的 uncensored 模型。

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"}]
  }'

回應包含完成的完整文字。您可以在應用程式中直接處理此字串。標準文字輸出無需特殊解析。

串流回應與用量

即時串流 token 以降低使用者的感知延遲。此方法隨產生交付部分結果。它為互動式應用程式提供更流暢的體驗。

使用 Python SDK 程式碼片段來高效處理串流。該程式碼會捕捉每個到達的資料區塊。您可以累積這些區塊以建構最終回應，或即時顯示它們。

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)

支援透過伺服器發送事件 (SSE) 進行串流傳輸。最後一個區塊包含 Token 用量詳情。無需額外的 API 呼叫即可準確追蹤您的消耗量。

進階參數和模式

使用標準參數控制輸出的創意性與結構。調整 temperature 以改變變異性，或使用 top_p 進行 nucleus sampling。這些設定與其他模型的運作方式完全相同。

使用 Node SDK 發送結構化的 JSON 回應。將 response_format 設定為 json_object，以確保可靠的解析。這非常適合生成必須遵循嚴格綱要的資料或程式碼片段。

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);

也支援函式呼叫。在請求中定義工具，讓模型決定何時呼叫它們。這允許在不硬編碼邏輯的情況下實現複雜的工作流程。

錯誤處理與限制

在您的應用程式中優雅地處理標準 HTTP 錯誤。401 狀態表示 API 金鑰無效或缺失。請檢查您的憑證並確保金鑰處於啟用狀態。

402 狀態表示您的預付額度已耗盡。請透過加密貨幣充值以恢復服務。額度永不過期，您可以隨時方便時添加資金。

429 狀態表示已達到速率限制。您每分鐘可進行 300 次請求。請稍候再重試請求。

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)

遵守 100,000 個 token 的上下文視窗。此限制適用於提示和補全 token 的總和。超出此限制將導致錯誤。請相應規劃您的輸入大小。