अनसेंसर्ड चैटजीपीटी: डेवलपर्स के लिए अंतिम गाइड

अनसेंसर्ड ChatGPT क्या है?

यह एक भाषा मॉडल एंडपॉइंट है जो स्टैंडर्ड कंटेंट फिल्टर्स को हटा देता है। आधिकारिक ChatGPT सेवा के विपरीत, जो व्यापक सुरक्षा परतें लागू करती है, हमारी अनसेंसर्ड API स्वतंत्र रूप से उत्तर देती है। यह NSFW थीम्स, रचनात्मक लेखन और विवादास्पद राजनीतिक विषयों पर लागू होता है।

मॉडल GPT-4 के लिए एक प्रॉक्सी नहीं है। यह एक ओपन-वेइट मॉडल है जि विशेष रूप से उच्च अनुपालन के लिए ट्यून किया गया है। आप एक प्रॉम्पट भेजते हैं, और यह आमतौर पर "मैं उसका जवाब नहीं दे सकता" अस्वीकृतियों के बिना टेक्स्ट लौटाता है। यह स्थिरता उन डेवलपर्स के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें स्वचालित पाइपलाइन के लिए विश्वसनीय आउटपुट की आवश्यकता होती है।

मुख्य अंतर

• मानक API: व्यापक सुरक्षा फिल्टर लागू करता है।
• हमारा API: कानूनी सामग्री के लिए अस्वीकृतियाँ हटाता है।
• एंडपॉइंट्स: मानक /v1/chat/completions.
• मॉडल: एकल, ट्यून्ड उदाहरण।

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"}]
  }'

स्टैंडर्ड LLMs कंटेंट को क्यों फिल्टर करते हैं

मानक LLL सामग्री को जोखिम कम करने और कॉर्पोरेट संस्कृति के साथ संरेखित करने के लिए फ़िल्टर करते हैं। वे अक्सर उन निष्पक्ष विषयों को अस्वीकार कर देते हैं जो विशिष्ट सुरक्षा कीवर्ड ट्रिगर करते हैं। यह उन डेवलपर्स के लिए घर्षण पैदा करता है जिन्हें कच्चा डेटा या रचनात्मक स्वतंत्रता की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, एक चिकित्सा व्याख्या यदि संवेदनशील स्थिति का उल्लेख करती है तो अस्वीकृत की जा सकती है। या एक रचनात्मक कहानी हल्के हिंसा के लिए काटी जा सकती है। ये फ़िल्टर हमेशा तार्किक नहीं होते हैं। वे विक्रेता की विशिष्ट प्रशिक्षण और नीति अपडेट पर निर्भर करते हैं। जब आप एक अनसेंसर्ड विकल्प का उपयोग करते हैं, तो आप इन मनमाने ब्लॉक से बच जाते हैं।

सामान्य फिल्टर ट्रिगर्स

• Political bias detection.
• NSFW कीवर्ड मैचिंग।
• ओवर-सेंसिटिव मेडिकल एडवाइस गार्ड्स।
• सांस्कृतिक प्राथमिकता अनुकूलन।

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)

एबलिटेरेटेड मॉडल्स को समझना

एब्लिरेटेड मॉडल्स को ज्ञान बनाए रखते हुए विशिष्ट अस्वीकार व्यवहारों को हटाते हुए प्रशिक्षित किया जाता है। यह प्रक्रिया मॉडल की बुद्धिमत्ता को अक्षुण्ण रखती है। यह बस इसे कानूनी अनुरोधों के लिए 'मैं वह नहीं कर सकता' कहना बंद करा देती है।

हमारा मॉडल इस दृष्टिकोण का उपयोग करता है। हम केवल सुरक्षा परतों को हटाते नहीं हैं। हम मॉडल को सीधे उत्तर देने के लिए ट्यून करते हैं। इससे कोडिंग या रचनात्मक लेखन जैसे कार्यों के लिए उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट प्राप्त होते हैं। मॉडल अनफिल्टर्ड होने के कारण कम हैलुसिनेट नहीं करता है। यह बस कम अस्वीकार करता है।

Abliteration के लाभ

• पूर्ण ज्ञान भंडार बनाए रखता है।
• अस्वीकृति दर को काफी कम करता है।
• लंबे संदर्भों में सहसंबद्धता बनाए रखना।
• रचनात्मक लचीलेपन में सुधार।

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);

NSFW में एडल्ट कंटेंट

NSFW LLL वयस्क सामग्री को बिना निर्णय या अचानक कटऑफ के संभालते हैं। यह रचनात्मक लेखकों और रोलप्ले डेवलपर्स के लिए महत्वपूर्ण है। मानक मॉडल अक्सर हल्की गाली या यौन विषयों को अनावश्यक रूप से सेंसर करते हैं।

हमारा अनसेंसर्ड API आपको वयस्क सामग्री स्वतंत्र रूप से जनरेट करने की अनुमति देता है। इसमें विस्तृत विवरण और परिपक्क विषय शामिल हैं। एकमात्र कठोर सीमा किशोरों से संबंधित यौन सामग्री है। बाकी सब खेल का विषय है। यह स्थिरता उन ऐप्स के लिए महत्वपूर्ण है जो भविष्यवाणी योग्य आउटपुट फॉर्मेट पर निर्भर करते हैं।

NSFW के लिए उपयोग मामले

• वयस्क क्रिएटिव राइटिंग।
• रोलप्ले कैरेक्टर इंटरैक्शन।
• मैच्योर थीम विश्लेषण।
• अनकैप्ड डेटा जनरेशन।

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)

अनसेंसर्ड API को इंटीग्रेट कैसे करें

इंटीग्रेशन सरल है क्योंकि हम OpenAI मानक का उपयोग करते हैं। आपको बस अपने बेस URL और API कुंजी अपडेट करनी होती है। आपका बाकी कोड वही रहता है। यह किसी भी OpenAI-संगत SDK के साथ काम करता है।

हमारा बेस URL HTTPS://api.unfilterchatgpt.com/v1 है। आप /v1/chat/completions को अनुरोध भेजते हैं। मॉडल ID "uncensored" है। आप स्ट्रीमिंग, फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का उपयोग कर सकते हैं। यह मौजूदा प्रोजेक्ट्स में ड्रॉप करने को आसान बनाता है।

कॉन्फ़िगरेशन उदाहरण

• बेस URL: api.unfilterchatgpt.com.
• मॉडल: अनसेंसर्ड।
• फॉर्मेट: OpenAI कम्पैटिबल।
• प्रमाणीकरण: Bearer टोकन।

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"}]
  }'

मानक OpenAI लागतों बनाम मूल्य निर्धारण

हमारी कीमत 1M इनपुट टोकन प्रति $0.15 और 1M आउटपुट टोकन प्रति $0.50 है। यह एक अनसेंसर्ड सेवा के लिए प्रतिस्पर्धी है। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं। कोई मासिक शुल्क या सदस्यता नहीं है। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता।

त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ्त हैं। इसका अर्थ है कि आप खोए गए टोकنز के लिए भुगतान नहीं करते। आप क्रिप्टो के साथ टॉप-अप कर सकते हैं। हम TRC20 पर USDT या Base पर USDC स्वीकार करते हैं। बड़े जमा के लिए आपको बोनस क्रेडिट मिलता है। यह डेवलपर्स के लिए लागत की भविष्यवाणी को आसान बनाता है।

लागत विवरण

• इनपुट: $0.15 / 1M टोकन।
• आउटपुट: $0.50 / 1M टोकन।
• त्रुटियाँ: मुफ्त।
• भुगतान: केवल क्रिप्टो।

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)

गोपनीयता: क्या वे आपके डेटा पर प्रशिक्षण करते हैं?

हम आपके प्रॉम्प्ट्स का उपयोग प्रशिक्षण के लिए नहीं करते हैं। आपका डेटा निजी रहता है। यह उन डेवलपर्स के लिए महत्वपूर्ण है जो संवेदनशील जानकारी संभालते हैं। खाता बनाने के लिए केवल एक ईमेल की आवश्यकता होती है। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है।

आपकी API कुंजी आपका एकमात्र पहचानकर्ता है। हम मार्केटिंग के लिए आपके उपयोग के पैटर्न को ट्रैक नहीं करते हैं। आप Google या ईमेल से साइन अप कर सकते हैं। प्रक्रिया तेज़ और गुमनाम है। यह प्राइवेसी फोकस हमारे भुगतान प्रणाली तक फैला हुआ है। हम बैंक रिकॉर्ड से बचने के लिए क्रिप्टो स्वीकार करते हैं।

गोपनीयता सुविधाएं

• प्रॉम्प्ट्स पर कोई प्रशिक्षण नहीं।
• फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है।
• केवल क्रिप्टो भुगतान।
• प्रति खाता एकल API कुंजी।

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);

अनसेंसर AI के लिए सामान्य उपयोग के मामले

डेवलपर रचनात्मक लेखन, कोडिंग और डेटा जनरेशन के लिए uncensored APIs का उपयोग करते हैं। मॉडल NSFW सामग्री को अच्छी तरह संभालता है। यह विवादास्पद विषयों पर निष्पक्ष जानकारी भी प्रदान करता है। यह शोध और विश्लेषण के लिए आदर्श बनाता है।

आप स्थिर कैरेक्टर आवाज़ों की आवश्यकता वाले रोलप्ले बॉट्स के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। या कोडिंग सहायकों के लिए जो जटिल विषयों को बिना फिल्टर हस्तक्षेप के समझाने की आवश्यकता होती है। 100k कॉन्टेस्ट विंडो लंबे दस्तावेजों की अनुमति देती है। यह बड़े कोडबेस या उपन्यासों के लिए उपयोगी है।

प्राथमिक अनुप्रयोग

• रचनात्मक लेखन।
• अनकेंस्ड चैटबॉट्स।
• Data annotation.
• शोध विश्लेषण।

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)