OpenAI-संगत अनसेंसर्ड LLM एपीआई

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने क्लाइंट को हमारे बेस यूआरएल की ओर निर्देशित करें। एंडपॉइंट https://api.uncensoredapikey.com/v1. मानक में अपनी API कुंजी पास करें Authorization हेडर। यह किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ काम करता है। साइनअप के बाद आपको तुरंत कुंजी मिलती है। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। बस Google या ईमेल लॉगिन।

पहला अनुरोध

मॉडल ID का उपयोग करके एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। uncensored. API टेक्स्ट आउटपुट लौटाती है। यहाँ एक बेसिक cURL उदाहरण है।

Copycurl https://api.uncensoredapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check api key status"}]
  }'

यह पुष्टि करता है कि आपकी कुंजी काम कर रही है। आप अब अधिक जटिल प्रॉम्प्ट्स के लिए तैयार हैं। मॉडल 100,000 टोकन तक के संदर्भ को संभालता है। इनपुट और आउटपुट इस सीमा के अंदर आते हैं। अपने पेलोयड को 8 MB से कम रखें।

Python SDK एकीकरण

आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। इसे हमारे बेस यूआरएल पर पॉइंट करें। अपनी कुंजी को एपीआई कुंजी के रूप में पास करें। यह आपके मौजूदा कोड को अक्षुण्ण रखता है। आपको बस एंडपॉइंट बदलना है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

इसे स्थानीय रूप से चलाएं। यह हमारे सर्वर से कनेक्ट होता है। आप केवल उपयोग किए गए टोकन के लिए भुगतान करते हैं। त्रुटियों पर क्रेडिट चार्ज नहीं होता है। इससे परीक्षण सस्ता होता है। विभिन्न तापमान आज़माएं। समायोजित करें top_p रचनात्मकता के लिए।

Node.js SDK सेटअप

OpenAI Node क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। बेस URL कॉन्फ़िगर करें। API कुंजी सेट करें। यह ब्राउज़र या सर्वर साइड दोनों के लिए काम करता है। यह किसी भी Express या Next.js ऐप में फिट बैठता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

प्रतिक्रिया स्ट्रीम हैंडल करें। या async/await का उपयोग करें। मॉडल तेजी से प्रतिक्रिया देता है। एम्बेडिंग्स के लिए प्रतीक्षा न करें। इमेजेस के लिए प्रतीक्षा न करें। केवल टेक्स्ट। यह गति रोलप्ले के लिए मायने रखती है। यह डेटा प्रोसेसिंग के लिए मायने रखती है। कोड को सरल रखें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स भेजता है। प्रत्येक चंक आंशिक पाठ रखता है। अंतिम चंक में टोकन उपयोग होता है। यह लंबी सत्रों के लिए महत्वपूर्ण है। आप टोकन को रियल-टाइम में बढ़ते हुए देखते हैं।

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)

टोकन को आने के तुरंत बाद प्रदर्शित करें। इससे UX बेहतर होता है। उपयोगकर्ताओं को लगता है कि AI जीवित है। पूरे रिस्पॉन्स को बफर न करें। इसे सीधे UI पर स्ट्रीम करें। इससे लेटेंसी की अनुभूति कम होती है। आपकी ऐप रिस्पॉन्सिव लगती है।

सीमाएं, त्रुटियां और संदर्भ

अपनी दर सीमाओं पर ध्यान दें। आपको प्रति मिनट 300 अनुरोध मिलते हैं। प्रति कुंजी केवल 8 समवर्ती अनुरोध। यदि आप 429 पर पहुंच जाते हैं, तो थोड़ा प्रतीक्षा करें। 401 का अर्थ है खराब कुंजी। 402 का अर्थ है कम क्रेडिट। क्रिप्टो के साथ रिचार्ज करें। केवल USDT या USDC। न्यूनतम $20। बोनस क्रेडिट लागू होता है। आपकी संदर्भ विंडो 100k टोकन है। अधिकतम आउटपुट 16k टोकन है। सेट करें max_tokens बुद्धिमानी से। अस्वीकृतियाँ मुफ्त हैं। त्रुटियाँ मुफ्त हैं। केवल टोकन का उपयोग गिना जाता है।