1. Scegli un'API LLM senza censure
Inizia analizzando il comportamento del modello con i tuoi prompt. Invia un set fisso di richieste legali per adulti e di finzione, e registra ogni rifiuto. Un endpoint che rifiuta lavori creativi leciti ti costringe ad aggiungere soluzioni alternative che compromettono il prodotto.
Il nostro endpoint risponde direttamente a richieste legali per adulti, di finzione e controverse, con l'ID uncensored.
2. Verifica la compatibilità con OpenAI
Punta la SDK ufficiale OpenAI all'URL di base https://nsfwollama.com/v1 e inviare un breve messaggio. Se la risposta arriva in choices[0].message.content, il tuo codice di chat esistente funziona senza modifiche.
- Verifica che lo streaming restituisca eventi server-sent.
- Verifica che gli errori vengano restituiti come JSON con un codice di stato.
3. Implementare lo streaming per l'UX
Gli utenti giudicano un chatbot da quanto velocemente appaiono le prime parole. Imposta stream: true, mostra ogni chunk mentre arriva e mantieni il testo completo in un buffer per l'archiviazione.
Misura il tempo per il primo token su conversazioni di diversa lunghezza. Una risposta che inizia rapidamente su chat brevi può rallentare quando la cronologia cresce, quindi testa anche il caso lungo.
4. Calcola accuratamente i costi dei token
Le sessioni di roleplay portano con sé tutta la cronologia con ogni richiesta, quindi i token di input crescono ad ogni turno. La finestra di contesto è di 100.000 token e il costo di una sessione lunga è principalmente l'input.
| Sessione | Token di input | Token di output | Costo |
|---|---|---|---|
| Singola risposta breve | 1,200 | 300 | $0.0003 |
| Turno di roleplay lungo | 70,000 | 1,500 | $0.0113 |
Riduci o riassumi i turni più vecchi prima che la finestra si riempia e archivia i numeri di utilizzo per ogni conversazione.
5. Gestisci i limiti di frequenza con grazia
Ogni chiave consente 300 richieste al minuto e 8 richieste simultanee. Un'app chat raramente raggiunge questo limite da sola, ma un picco da molti utenti sì. Accoda le richieste per utente e riprova le risposte 429 con backoff esponenziale.
Mostra un breve messaggio di attesa nell'interfaccia invece di un ritardo silenzioso.
6. Definisci i tuoi limiti di contenuto
Decidi cosa accetta il tuo prodotto prima del lancio e imponilo nel tuo codice. I controlli dell'età, le regole sul consenso per i personaggi di role-play e un elenco di blocco per le poche categorie che rifiuti del tutto appartengono alla tua applicazione, non solo al prompt.
Scrivi le regole e testale con prompt da ciascuna categoria.
7. Configura i pagamenti crittografici per la scalabilità
Il credito prepagato si adatta a un prodotto chat con traffico irregolare. Le ricariche sono pagate in USDT su TRC20 o USDC su Base, a partire da $20, e il credito bonus si applica da $50. Il saldo non può scendere sotto zero, quindi un loop incontrollato si ferma all'importo caricato.
Connetti il saldo ai tuoi avvisi, in modo da vedere un saldo basso prima che il servizio si interrompa.
8. Testare con prompt NSFW reali
Prima del lancio, esegui un set di test di prompt reali degli utenti, con gli stessi messaggi di sistema e la stessa lunghezza della cronologia. Leggi le risposte, controlla il costo per conversazione e annota ogni caso in cui il prodotto si è comportato in modo inaspettato.
Ripeti il test dopo ogni modifica al prompt di sistema, perché piccole variazioni nel testo possono alterare notevolmente il comportamento.
