अनकेंसर API क्विकस्टार्ट

आधिकारिक SDK स्थापित करें

अपनी भाषा से मेल खाने वाली लाइब्रेरी इंस्टॉल करें। अधिकांश डेवलपर आधिकारिक OpenAI SDK को प्राथमिकता देते हैं क्योंकि यह रीट्राइज़ और स्ट्रीमिंग स्वचालित रूप से संभालता है।

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

ये पैकेज हल्के होते हैं और किसी अतिरिक्त निर्भरता की आवश्यकता नहीं होती है। इंस्टॉलेशन पूरा होने के तुरंत बाद आप कॉन्फ़िगरेशन पर जा सकते हैं।

अपना बेस URL कॉन्फ़िगर करें

अपने SDK को डिफ़ॉल्ट एंडपॉइंट के बजाय हमारे API गेटवे की ओर निर्देशित दें। यह सुनिश्चित करता है कि आपके अनुरोध अनसेंसर्ड मॉडल इंफ्रास्ट्रक्चर तक पहुंचें।

बेस URL को सेट करें https://api.unfilteredaigpt.com/v1. आपको डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी भी प्रदान करनी होगी। यह कुंजी आपकी पूर्वभुगतान क्रेडिट का प्रमाणीकरण करती है।

• मॉडल ID: uncensored
• बेस यूआरएल: https://api.unfilteredaigpt.com/v1

कोई भी मानक OpenAI-संगत क्लाइंट इस सेटअप के साथ काम करता है। मॉडल ID सभी अनुरोधों के लिए स्थिर रहता है।

अपनी पहली रिक्वेस्ट भेजें

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions अपने सिस्टम प्रॉम्प्ट और उपयोगकर्ता संदेश के साथ। यह कानूनी वयस्क विषयों के लिए बिना कंटेंट अस्वीकृतियों के रॉ टेक्स्ट लौटाता है।

का उपयोग करें uncensored स्थिर व्यवहार सुनिश्चित करने के लिए मॉडल ID। एपीआई मानक पैरामीटर स्वीकार करता है जैसे temperature और max_tokens.

त्रुटियाँ जैसे अपर्याप्त क्रेडिट 402 स्टेटस लौटाते हैं। अमान्य कुंजियाँ 401 लौटाती हैं। कनेक्टिविटी का परीक्षण करने के लिए नीचे दी गई curl कमांड का उपयोग करें।

रियल-टाइम आउटपुट के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें

सेट करें stream: true जनरेट होते हुए टोकन प्राप्त करें। यह लंबे आउटपुट के लिए अनुभूत विलंबता को कम करता है। स्ट्रीमिंग चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है।

अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग शामिल है। बिलिंग पारदर्शिता के लिए इसे पार्स करें। आंशिक प्रतिक्रियाओं को सही ढंग से संभालने के लिए स्ट्रीमिंग उदाहरण का उपयोग करें।

नॉन-स्ट्रीमिंग अनुरोध पूर्ण समाप्ति का इंतजार करते हैं। यह कोड जनरेशन जैसे सिंगल-शॉट टास्क के लिए बेहतर है। उस विधि को चुनें जो आपके उपयोगकर्ता अनुभव के अनुकूल हो।

संरचित डेटा के लिए JSON मोड का उपयोग करें

सेट करें response_format: {"type": "json_object"} मान्य JSON आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए। यह हैलुसिनेटेड सिंटैक्स त्रुटियों को रोकता है। डेटा निष्कर्षण कार्यों के लिए इसका उपयोग करें।

मॉडल प्रॉम्प्ट में प्रदान की गई स्कीमा का पालन करता है। स्वचालित वर्कफ़्लो के लिए इसे फंक्शन कॉलिंग के साथ जोड़ें। JSON मोड विश्वसनीय पार्सिंग सुनिश्चित करता है।

अपने पक्ष पर आउटपुट को सत्यापित करें। API प्रारूप की गारंटी देता है लेकिन आपके व्यवसाय तर्क की सैमांटिक सहीता नहीं। इस लागू करने के लिए Node उदाहरण का उपयोग करें।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

सेवा विघटन से बचने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। 8 MB से अधिक अनुरोध अस्वीकार कर दिए जाते हैं।

रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरक्षण प्रति की हैं। कंकरेंट अनुरक्षण 8 तक कैप हैं। इन सीमाओं को पार करने पर एक 429 त्रुटि लौटाता है। यदि आवश्यक हो तो अपनी क्रेडिट टियर अपग्रेड करें।

त्रुटियाँ मुफ्त हैं। आप केवल सफल टोकन उपयोग के लिए भुगतान करते हैं। रीयल-टाइम मेट्रिक्स के लिए API डैशबोर्ड जांचें। मजबूत त्रुटि हैंडलिंग के लिए Python SDK का उपयोग करें।

cURL

Copycurl https://api.unfilteredaigpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list steps to brew coffee"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unfilteredaigpt.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)