Claude code nsfw：快速入门 & SDK 集成

安装和配置

首先将您的基础 URL 替换指向我们专用的端点。这一项更改即可让您的现有代码立即绕过标准限制。您无需新库，只需更改请求的目标地址即可。

注册后立即配置您的 API 密钥。该密钥显示在您的仪表板上，可与任何 OpenAI-compatible 客户端配合使用。使用此设置将流量路由至我们的 uncensored LLM，而无需修改应用程序逻辑。

基础聊天补全示例

发送标准聊天补全请求以生成无限制文本。模型接受您的提示并返回直接回复，且不过滤成人主题。

使用下面的 curl 命令验证连接性。将 YOUR_API_KEY 替换为您生成的令牌。此端点提供针对高上下文生成优化的 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"}]
  }'

响应包含补全的完整文本。你可以直接在应用程序中处理此字符串。对于标准文本输出，无需特殊解析。

流式响应和使用情况

实时流式传输令牌以降低用户的感知延迟。此方法在生成时交付部分结果。它为交互式应用提供更流畅的体验。

使用 Python SDK 代码片段高效处理流式传输。该代码会捕获每个到达的数据块。您可以累积这些块以构建最终响应，或实时显示它们。

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)

支持通过 Server-Sent Events 进行流式传输。最后一个数据块包含 token 使用详情。无需额外的 API 调用即可准确跟踪你的消耗量。

高级参数和模式

使用标准参数控制输出的创造性和结构。调整 temperature 以获取可变性，或调整 top_p 进行核采样。这些设置与其他模型的工作方式完全相同。

使用 Node SDK 发送结构化 JSON 响应。将 response_format 设置为 json_object 以实现可靠解析。这对于生成必须遵循严格模式的数据或代码片段非常有用。

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);

同样支持函数调用。在请求中定义工具，让模型自行决定何时调用。这允许在不硬编码逻辑的情况下实现复杂的工作流。

错误处理和限制

在您的应用程序中优雅地处理标准 HTTP 错误。401 状态表示 API 密钥无效或缺失。检查您的凭据并确保密钥处于活动状态。

402 状态表示您的预充值余额已耗尽。通过加密货币充值以恢复服务。余额永不过期，您可以随时方便地添加资金。

429 状态表示您已达到速率限制。您每分钟允许 300 次请求。请在重试请求前稍作等待。

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 个令文的上下文窗口。此限制适用于提示和完成令文的总和。超出此限制将导致错误。请相应规划输入大小。