Grok NSFW 用户快速入门

身份验证与基础 URL

我们的 API 实现了兼容 openai 的协议。通过在 Authorization 头中传递唯一的 API 密钥进行身份验证。所有请求的基础 URL 为 https://api.groknsfw.cc/v1。与标准供应商不同，我们不需要特定的组织 ID。只需通过仪表板或快速注册页面生成密钥即可。请妥善保管您的密钥；它将完全访问您的预付额度。没有月费或订阅，仅按 token 计费，且永不失效。

每个请求必须包含模型标识符 uncensored。该模型是一个开放权重的大型语言模型，托管在我们的基础设施上，与其他供应商不同。它经过优化，可在提供合法成人内容的无限制响应的同时保持高事实准确性。您无需更改客户端库版本；标准的 OpenAI SDK 即可开箱即用。

基本聊天补全

发送标准的聊天补全请求以生成文本。该接口接受消息列表，包括 system、user 和 assistant 角色。这种结构允许您定义上下文、指令和对话历史。模型根据提供的提示词返回文本响应。您可以使用 temperature 和 top_p 等参数控制输出的创造性。如果未指定 max_tokens，默认输出限制为 2,048 token。您可以将每次请求的输出增加至 32,000 token，在总 100,000 token 的上下文窗口内。

错误以标准 JSON 格式返回。常见问题包括密钥无效或额度不足。API 不会为您处理分词；您发送文本，模型在内部进行处理。您会收到最终生成的文本或启用的部分流式输出。

流式响应

函数调用与工具

API 支持函数调用，允许模型输出结构化数据而非纯文本。在 tools 参数中定义您的工具，指定函数名称、描述和参数模式。当模型确定需要调用工具时，它会以 JSON 格式返回函数名称和参数。您的应用程序随后执行该函数并将结果反馈到对话中。这实现了复杂的工作流、数据提取和自动化操作。设置 tool_choice 以控制模型是否必须使用工具或可以自由决定。

JSON 模式

对于需要严格输出格式的应用程序，请使用 JSON 模式。将 response_format 参数设置为 {"type": "json_object"}。模型将限制其输出为有效的 JSON。这对于将数据解析到您的后端系统或生成结构化配置非常理想。请注意，与自由文本相比，JSON 模式可能会略微降低模型的推理灵活性。确保您的提示词清楚地指示模型仅输出 JSON。此功能可与函数调用配合使用，但当您只需要结构化数据而无需工具定义时，它提供了一个更简单的接口。

Token 使用与限制

你的账户限制为每分钟 300 个请求，每个密钥最多 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB。如果超出这些限制，API 将返回 429 状态码。身份验证错误返回 401，预付额度不足返回 402。定价为每百万输入 token 0.25 美元，每百万输出 token 1.00 美元。错误和拒绝不消耗额度。上下文窗口总计 100,000 个 token，包括提示词和补全。请仔细管理 token 使用量以避免意外费用。额度永不过期，你可以随时使用加密货币充值。

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);

流式输出

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)