NSFW Video API ドキュメント

ベースURLと認証

NSFW Video APIは標準的なOpenAI互換エンドポイントを使用します。ベースURLはhttps://api.nsfwvideoapi.com/v1です。認証するには、AuthorizationヘッダーにAPIキーをBearerトークンとして含めてください。APIキーの取得ページで、メールアドレスとパスワードのみを使用してキーを生成できます。開始するために電話番号やクレジットカードは必要ありません。キーはサインアップ直後に表示されます。新しいキーが必要な場合は、いつでも再生成でき、古いキーは即時無効になります。これにより、統合はシンプルで安全に保たれます。

最初のリクエスト

モデルIDuncensoredで/v1/chat/completionsにPOSTリクエストを送信します。このモデルはアダルトコンテンツ向けにチューニングされており、合法なトピックを拒否しません。以下の例はcURLを使用した基本的なテキスト補完を示しています。YOUR_API_KEYを実際のキーに置き換えてください。

Copycurl https://api.nsfwvideoapi.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."}]
  }'

レスポンスはchoices[0].message.contentに生成されたテキストを返します。GET /v1/modelsを使用して利用可能なモデルも確認できます。これにより、パイプラインへのより深い統合前にAPIが正しく応答していることを確認できます。

Python SDK統合

公式のOpenAI Python SDKを使用してNSFW Video APIと対話します。ベースURLをエンドポイントに設定し、APIキーを提供します。以下のコードスニペットは、クライアントの初期化とプロンプトの送信方法を示しています。このアプローチは、標準的なOpenAI互換クライアントライブラリすべてで機能します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

生成されたコンテンツを抽出するためにレスポンスオブジェクトを処理してください。この方法は、構造化データ処理が必要なバックエンドサービスに最適です。すべてのリクエストに対してモデルIDはuncensoredのままです。

Node.js SDKの使用

Node.js環境では、openainpmパッケージを使用します。正しいベースURLとAPIキーでクライアントを設定します。以下のコードは、シンプルなチャット補完リクエストを示しています。これは、NSFWテキスト生成タスクを処理するサーバーレス関数やWebサーバーに役立ちます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

レスポンスの構造はOpenAI形式に一致します。コンテンツを解析してアプリケーションロジックに渡すことができます。モデルは画像やビデオの生成を行わないことに注意してください。これは純粋なテキストAPIです。

SSEによるストリーミング

リクエストにstream: trueを設定してストリーミングを有効にします。APIはリアルタイムのトークン配信のためにServer-Sent Events (SSE)を返します。これにより、ユーザーの知覚されるレイテンシが削減されます。以下の例は、Node.jsでストリーミングレスポンスを処理する方法を示しています。

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)

到着するたびに各チャンクを処理します。これは、ユーザーが即時フィードバックを期待するチャットインターフェースにとって重要です。ストリーミングは、SSEをサポートするすべてのOpenAI互換SDKで機能します。ストリーミングは価格やトークンカウントに影響しないことに注意してください。

レート制限、エラー、コンテキスト

API キーごとに1分あたり300リクエストまでです。リクエストボディの最大サイズは8 MBです。一般的なエラーには、無効なキーによる401や、前払いクレジットが枯渇した場合の402が含まれます。継続するにはダッシュボードからクレジットをチャージしてください。プロンプトと補完を合わせたコンテキストウィンドウは100,000トークンです。制限を超えると、APIは429エラーを返します。中断を避けるためにトークン使用量を慎重に計画してください。