API दस्तावेज़ीकरण Uncensored मॉडल के लिए

बेस URL और प्रमाणीकरण

सभी अनुरोधों के लिए हमारे बेस यूआरएल का उपयोग करें और हेडर में अपनी API कुंजी पास करें। यह सेटअप किसी भी मानक OpenAI SDK या HTTP क्लाइंट के साथ संशोधन के बिना काम करता है। Google या ईमेल से साइन अप करने के तुरंत बाद आपको एक कुंजी मिलती है, फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। कुंजी आपके द्वारा किए गए हर अनुरोध के लिए हमारे सर्वरों के खिलाफ आपके खाते को प्रमाणीकृत करती है।

अपनी कुंजी सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपकी प्रीपेड क्रेडिट तक एक्सेस प्रदान करती है। आप किसी भी समय एक नई कुंजी जनरेट कर सकते हैं, जो पुरानी कुंजी को तुरंत प्रतिस्थापित कर देती है। बुनियादी उपयोग के लिए कई कुंजियों को प्रबंधित करने या जटिल अनुमति स्कोप्स में नेविगेट करने की आवश्यकता नहीं है।

पहला अनुरोध

सरल प्रॉम्प्ट के साथ चैट पूर्णता एंडपॉइंट पर अपना पहला संदेश भेजें। मॉडल टेक्स्ट आउटपुट के साथ प्रतिक्रिया देता है, जो आपके एप्लिकेशन लॉजिक के लिए तैयार है। आप न्यूनतम अनुरूप संरचना के साथ कनेक्टिविटी और प्रतिक्रिया गुणवत्ता की जांच कर सकते हैं। यह पुष्टि करता है कि आपकी कुंजी काम कर रही है और अनियंत्रित मॉडल सक्रिय है।

प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट और टोकन उपयोग विवरण शामिल होता है। आप परिणामों को प्रदर्शित करने या उन्हें अगले प्रॉम्प्ट्स में फ़ीड करने के लिए इस डेटा को पार्स कर सकते हैं। यह जटिल वर्कफ़्लो बनाने से पहले अपनी इंटीग्रेशन की सत्यापन करने का सबसे तेज़ तरीका है।

Copycurl https://api.unfilterchatgpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten best practices for react state management"}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

औपचारिक OpenAI Python पैकेज को इंस्टॉल करें और इसे हमारे बेस URL पर पॉइंट करें। इससे आपको परिचित विधियों जैसे का उपयोग करने की अनुमति मिलती है client.chat.completions.create() अपने कोड स्ट्रक्चर को बदले बिना। लाइब्रेरी के लिए डिफ़ॉल्ट मान के रूप में अपनी API कुंजी पास करें। यह दृष्टिकोण मौजूदा प्रोजेक्ट्स के लिए इंटीग्रेशन को सरल बनाता है जो पहले से ही OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट्स का उपयोग कर रहे हैं।

आप प्रतिक्रिया की यादृच्छिकता को नियंत्रित करने के लिए तापमान या top_p जैसे पैरामीटर सेट कर सकते हैं। लाइब्रेरी स्वचालित रूप से सीरियलाइजेशन और त्रुटि विश्लेषण संभालती है। यह बॉइलरप्लेट कोड को कम करती है और सरल स्क्रिप्टों और जटिल एप्लिकेशन दोनों के लिए विकास को तेज़ करती है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unfilterchatgpt.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.js SDK सेटअप

हमारे बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ OpenAI Node.js क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। यह मानक जावास्क्रिप्ट और टाइपस्क्रिप्ट प्रोजेक्ट्स के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। आप पायथन SDK में उपलब्ध समान पूर्णता विधियों का उपयोग कर सकते हैं। क्लाइंट नेटवर्क अनुरोधों और प्रतिक्रिया पार्सिंग को कुशलता से संभालता है।

क्लाइंट विकल्पों को अपनी एप्लिकेशन की आवश्यकताओं के अनुसार कॉन्फ़िगर करें। आप आवश्यकतानुसार रिक्वेस्ट टाइमआउट या रीट्राई लॉजिक को समायोजित कर सकते हैं। यह सेटअप मौजूदा Node.js एन्वायरनमेंट के साथ सहज रूप से काम करता है, जिससे अपने बैकएंड सर्विसेज में अनसेंसर्ड AI क्षमताएं जोड़ना आसान हो जाता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unfilterchatgpt.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

अपने अनुरोध में stream पैरामीटर को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। यह जनरेट होते ही टोकन-बाय-टोकन प्रतिक्रियाएं भेजता है। यह रियल-टाइम एप्लिकेशंस के लिए बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है। आप आंशिक परिणामों को तुरंत प्रदर्शित कर सकते हैं जबकि मॉडल काम जारी रखता है।

सामग्री को निकालने के लिए स्ट्रीम चंक को पार्स करें। अंतिम चंक में अनुरोध के लिए कुल टोकन उपयोग होता है। इससे आपको लागत की सटीक ट्रैकिंग करने और उपयोगकर्ताओं को तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान करने की अनुमति मिलती है। स्ट्रीमिंग चैट इंटरफ़ेस और इंटरैक्टिव टूल्स के लिए आदर्श है।

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)

रेट लिमिट्स, त्रुटियाँ और संदर्भ

संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन का समर्थन करती है। आप बिना ट्रंकेशन के लंबे दस्तावेज या विस्तृत बातचीत भेज सकते हैं। हालांकि, प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, या 2,048 यदि आप सीट नहीं करते हैं। यह बड़े जवाबों के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करता है।

रेट लिमिट्स 300 अनुरोध प्रति मिनट और प्रति कुंजी 8 समानांतर अनुरोधों की अनुमति देते हैं। त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401 और अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 शामिल हैं। सामग्री सीमाओं के कारण अस्वीकृतियां मुफ्त हैं, जबकि त्रुटियां क्रेडिट नहीं खपतीं। उच्च ट्राफिक अवधियों के दौरान थ्रॉटलिंग से बचने के लिए अपने अनुरोधों को कुशलता से प्रबंधित करें।