क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड मॉडल इंटीग्रेट करें

प्रमाणीकरण & बेस URL

अपने क्लाइंट को मानक बेस URL और एक API कुंई का उपयोग करके हमारे API से कनेक्ट करें। आपके अनुरोध प्रमाणीकरण के माध्यम से Authorization हेडर Bearer टोकन के साथ। बेस यूआरएल है https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1. यह मौजूदा OpenAI SDKs और टूल्स के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। डैशबोर्ड पर अपनी कुंजी उत्पन्न करें और इसे सुरक्षित रखें।

अनुरोध भेजना: चैट कंप्लीशन्स

चैट पूर्णता एंडपॉइंट के माध्यम से टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट प्राप्त करें। मॉडल आईडी का उपयोग करें uncensored असीमित रिस्पॉन्स के लिए। आपके प्रॉम्प्ट आपसे ही रहते हैं बिना छिपे ट्रेनिंग के। टोन परिभाषित करने के लिए अपने सिस्टम इन्स्ट्रक्शंस सेट करें। API बाकी सब संभाल लेता है। नीचे दिए गए उदाहरण को देखें।

Copycurl https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit starts at 6am tomorrow."}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट इनिशियलाइज़ेशन में बेस URL और API कुंजी कॉन्फ़िगर करें। इस दृष्टिकोण के लिए न्यूनतम बॉयलरप्लेट की आवश्यकता होती है। आप संदेश भेज सकते हैं और संरचित आउटपुट प्राप्त कर सकते हैं। यह हमारे अनसेंसर्ड मॉडल के साथ सहजता से काम करता है। यहाँ Python कार्यान्वयन है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node SDK एकीकरण

सर्वर-साइड एप्लिकेशन के लिए JavaScript SDK का उपयोग करके इंटीग्रेट करें। क्लाइंट को इम्पोर्ट करें और एनवायरनमेंट वेरिएबल्स सेट करें। यह विधि आधुनिक async पैटर्न का समर्थन करती है। आप त्रुटियों और रिस्पॉन्स को कुशलता से हैंडल कर सकते हैं। सेटअप Python दृष्टिकोण को दर्शाता है। नीचे Node.js कोड देखें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और टोकन उपयोग

स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि टोकन जनरेट होते ही प्राप्त हो सकें। यह लंबे आउटपुट के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता को कम करता है। API स्ट्रीमिंग के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का उपयोग करता है। टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में दिखाई देते हैं। यह रियल-टाइम उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के लिए आदर्श है। स्ट्रीमिंग उदाहरण देखें।

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)

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

कठोर रेट लिमिट्स के सापेक्ष अपने उपयोग की निगरानी करें। आपको प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समवर्ती अनुरोध मिलते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन का समर्थन करती है। 401 जैसी त्रुटियां अमान्य कुंजी को दर्शाती हैं। एक 402 त्रुटि का अर्थ है कि आपको अधिक क्रेडिट की आवश्यकता है। 429 को एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ के साथ संभालें। आपका प्रीपेड क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता।