Grok NSFW 用戶快速上手

身份驗證與基礎 URL

我們的 API 實作了 openai 相容協定。你需透過在 Authorization 標頭中傳遞唯一的 API 金鑰來進行認證。所有請求的基礎 URL 為 https://api.groknsfw.cc/v1。與標準供應商不同，我們不需要特定的組織 ID。只需透過儀表板或快速註冊頁面產生你的金鑰。妥善保管你的金鑰；它提供對你預付額度的完整存取權。沒有月費或訂閱制，僅按 token 計費，且額度永不過期。

每個請求都必須包含模型識別碼 uncensored。該模型是一個託管在我們基礎設施上的開放權重大語言模型，與其他廠商不同。它經過調整，可在提供合法成人內容的同時保持高事實準確性。您無需更改客戶端程式庫版本；標準 OpenAI SDK 即可直接使用。

基本聊天補全

發送標準聊天補全請求以生成文本。端點接受訊息列表，包括系統、用戶和助手角色。此結構允許您定義上下文、指令和對話歷史。模型根據提供的提示詞返回文本回應。您可以使用 temperature 和 top_p 等參數控制輸出的創意。如果未指定 max_tokens，預設輸出限制為 2,048 token。您可以將此限制增加到每個請求最多 32,000 token，在總 100,000 token 上下文視窗內。

錯誤以標準 JSON 格式返回。常見問題包括金鑰無效或額度不足。API 不會為你處理 token 化；你發送文字，模型在內部進行處理。你將收到最終生成的文字，或在啟用時收到部分串流輸出。

串流回應

函式呼叫與工具

API 支援函式呼叫，允許模型輸出結構化資料而非純文字。在 tools 參數中定義你的工具，指定函式名稱、描述和參數 schema。當模型判斷需要呼叫工具時，它會以 JSON 格式返回函式名稱和參數。你的應用程式隨後執行該函式並將結果回傳至對話中。這使得複雜工作流程、資料擷取和自動化操作成為可能。設定 tool_choice 以控制模型是否必須使用工具或可以自由選擇。

JSON 模式

對於需要嚴格輸出格式的應用程式，請使用 JSON 模式。將 response_format 參數設定為 {"type": "json_object"}。模型將限制其輸出為有效的 JSON。這非常適合將數據解析到您的後端系統或生成結構化配置。請注意，與自由文本相比，JSON 模式可能會略微降低模型的推理靈活性。確保您的提示詞清楚地指示模型僅輸出 JSON。此功能與函式呼叫並存，但當您只需要結構化數據而無需工具定義時，它提供更簡單的介面。

Token 用量與限制

你的帳戶限制為每分鐘 300 個請求，每個金鑰最多 8 個並行請求。最大請求主體大小為 8 MB。如果你超過這些限制，API 會返回 429 狀態碼。認證錯誤返回 401，額度不足返回 402。價格為每百萬輸入 token $0.25，每百萬輸出 token $1.00。錯誤和拒絕不會消耗額度。上下文視窗總共為 100,000 個 token，包含提示詞和補全。請謹慎管理你的 token 使用量以避免意外費用。額度永不過期，你可以隨時使用加密貨幣儲值。

cURL

Copycurl https://api.groknsfw.cc/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."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流輸出

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)