अनसेंसर्ड api के साथ क्विकस्टार्ट
मानक OpenAI SDKs का उपयोग करके मिनटों में हमारी uncensored AI API एकीकृत करें। यह गाइड प्रमाणीकरण, अनुरोधों, स्ट्रीमिंग, और लागत ट्रैकिंग को कवर करती है।
आवश्यकताएँ और SDK सेटअप
हमारा API किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ काम करता है। आपको केवल हमारे डैशबोर्ड से एक API key की आवश्यकता है।
अपनी भाषा के लिए मानक SDK इंस्टॉल करें। Python के लिए, चलाएं pip install openai. Node.js के लिए, चलाएं npm install openai. हम मानक OpenAI वर्ग।
अपना बेस URL हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध सही ढंग से हमारे uncensored LLM की ओर रूट होते हैं।
अपनी API कुंजी के साथ प्रमाणीकरण
अपनी API कुंजी को Authorization हेडर। हमें हर अनुरोध के लिए इसकी आवश्यकता है।
डैशबोर्ड पर "Get API key" पेज पर अपनी कुंजी जनरेट करें। आप Google से साइन इन कर सकते हैं या ईमेल और पासवर्ड का उपयोग कर सकते हैं।
अपनी कुंजी सुरक्षित रखें। प्रति खाते एक सक्रिय कुंजी होती है। यदि आप इसे खो देते हैं, तो पुरानी कुंजी को प्रतिस्थापित करने के लिए एक नई जनरेट करें।
अपनी पहली चैट कंप्लीशन भेजना
एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completionsमॉडल को uncensored.
में अपना संदेश शामिल करें messages array. मॉडल एक टेक्स्ट रिस्पॉन्स लौटाएगा।
यहाँ एक curl उदाहरण है:
curl https://api.llmsuncensored.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Set the timeout to 30 seconds for the request"}]
}'SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स हैंडल करना
रियल-टाइम आउटपुट के लिए स्ट्रीमिंग का उपयोग करें। सेट stream को true अपने अनुरोध में।
API सर्वर-सेंट इवेंट्स भेजता है। प्रत्येक खंड आंशिक पाठ शामिल करता है।
पूरी प्रतिक्रिया बनाने के लिए सभी चंक एकत्र करें। यह चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है।
उदाहरण Python में:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmsuncensored.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)तापमान जैसे पैरामीटर कॉन्फ़िगर करना
रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर समायोजित करें। उपयोग करें temperature यादृच्छिकता के लिए।
सेट करें top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए। उपयोग करें max_tokens आउटपुट लंबाई को सीमित करने के लिए।
हम 100,000 टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करते हैं। इससे लंबे संवाद संभव होते हैं।
Node.js उदाहरण:
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsuncensored.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);टोकन उपयोग और लागतों को समझना
केवल वही भुगतान करें जिसका उपयोग आप करते हैं। क्रेडिट पूर्व-भुगतान है और कभी समाप्त नहीं होता।
इनपुट टोकन की कीमत $0.15 प्रति 1M है। आउटपुट टोकन की कीमत $0.50 प्रति 1M है।
त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ्त हैं। टोकन उपयोग के लिए अंतिम खंड की जाँच करें।
स्ट्रीम उदाहरण:
stream = 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)अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
uncensored LLM API संदर्भ विंडो क्या है?
हमारा API 100,000 टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। इसमें प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों टोकन शामिल हैं। आप लंबे दस्तावेज भेज सकते हैं या विस्तृत बातचीत कर सकते हैं।
मुझे 401 त्रुटि क्यों मिलती है?
401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी API कुंजी अमान्य या अनुपस्थित है। अपनी कुंजी डैशबोर्ड में जाँचें। सुनिश्चित करें कि आप सही बेस URL का उपयोग कर रहे हैं।
मैं एक 429 रेट लिमिट को कैसे हैंडल करूं?
आपने प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा को छुआ है। प्रतीक्षा करें और पुनः प्रयास करें। आप प्रत्येक कुंजी के लिए समवर्ती अनुरोधों को 8 तक कम भी कर सकते हैं।
अभी अपनी API कुंजी प्राप्त करें
साइन अप करें, अपनी कुंजी प्राप्त करें, और अपनी API को नई बेस यूआरएल की ओर निर्देशित करें। सेटअप सेकंड्स में होता है।
