1. Elige una API de LLM sin censura
Comienza analizando el comportamiento del modelo con tus propios prompts. Envía un conjunto fijo de solicitudes lícitas, para adultos y de ficción, y registra cada rechazo. Un endpoint que rechaza trabajo creativo lícito te obliga a añadir soluciones alternativas que rompen el producto.
Nuestro endpoint responde directamente a solicitudes adultas, ficticias y controvertidas lícitas, con el id uncensored.
2. Verifica la compatibilidad con OpenAI
Apunta el SDK oficial de OpenAI a la URL base https://nsfwollama.com/v1 y enviar un mensaje corto. Si la respuesta llega en choices[0].message.content, tu código de chat existente funciona sin cambios.
- Verifica que el streaming devuelva eventos enviados por servidor.
- Verifica que los errores se devuelvan como JSON con un código de estado.
3. Implementar transmisión para la UX
Los usuarios juzgan un chatbot por la rapidez con la que aparecen las primeras palabras. Configura stream: true, muestra cada fragmento a medida que llega y mantén el texto completo en un búfer para almacenamiento.
Mide el tiempo hasta el primer token en conversaciones de distintas longitudes. Una respuesta que comienza rápidamente en chats cortos puede ralentizarse cuando el historial crece, así que prueba también el caso largo.
4. Calcula los costos de tokens con precisión
Las sesiones de roleplay llevan toda su historia con cada solicitud, por lo que los tokens de entrada aumentan con cada turno. La ventana de contexto es de 100,000 tokens, y el costo de una sesión larga es principalmente de entrada.
| Sesión | Tokens de entrada | Tokens de salida | Coste |
|---|---|---|---|
| Respuesta única corta | 1,200 | 300 | $0.0003 |
| Turno de roleplay largo | 70,000 | 1,500 | $0.0113 |
Recorta o resume las turnos antiguos antes de que se llene la ventana, y almacena los números de uso por conversación.
5. Manejar límites de tasa con gracia
Cada clave permite 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes al mismo tiempo. Una aplicación de chat rara vez alcanza ese límite por sí sola, pero una ráfaga de muchos usuarios sí. Cola las solicitudes por usuario y reintenta las respuestas 429 con retroceso exponencial.
Muestra un mensaje de espera breve en la interfaz en lugar de un retraso silencioso.
6. Define tus límites de contenido
Decide qué acepta tu producto antes de lanzarlo y aplícalo en tu propio código. Las verificaciones de edad, las reglas de consentimiento para personajes de roleplay y una lista de bloqueo para las pocas categorías que rechaces deben estar en tu aplicación, no solo en el prompt.
Escribe las reglas y pruébalas con instrucciones de cada categoría.
7. Configura Pagos Cripto para Escalar
El crédito prepagado se adapta a un producto de chat con tráfico irregular. Las recargas se pagan en USDT en TRC20 o USDC en Base, a partir de $20, y el crédito bonus se aplica a partir de $50. El saldo no puede ser inferior a cero, por lo que un bucle descontrolado se detiene en la cantidad que cargaste.
Conecta el saldo a tus propias alertas, para que veas un saldo bajo antes de que el servicio se detenga.
8. Prueba con Prompts NSFW reales
Antes del lanzamiento, ejecuta un conjunto de pruebas con prompts reales de tus usuarios, con los mismos mensajes del sistema y la misma longitud de historial. Lee las respuestas, verifica el coste por conversación y anota cada caso en el que el producto se comportó de una manera que no esperabas.
Repite la prueba después de cada cambio en la instrucción del sistema, porque pequeños cambios en la redacción pueden alterar mucho el comportamiento.
