API दस्तावेज़ीकरण: 5 मिनट में तेज़ एकीकरण

पर्यावरण सेटअप और प्रमाणीकरण

शुरू करने के लिए, आपको अपने डैशबोर्ड से अपनी अद्वितीय API कुंजी प्राप्त करनी होगी। यह कुंजी आपके अनुरोधों को प्रमाणीकृत करने के लिए पहचानकर्ता के रूप में कार्य करेगी। सामान्य मॉडल के विपरीत, हमारी API एक मानकीकृत एंडपॉइंट पर निर्भर करती है जो आपको आधिकारिक SDK या किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट का उपयोग करने की अनुमति देता है। आपको प्रारंभिक मुफ़्त ट्रायल क्रेडिट तक पहुंचने के लिए फ़ोन नंबर या बैंक कार्ड प्रदान करने की आवश्यकता नहीं है।

बेस एंडपॉइंट https://api.llmnoncensure.com/v1 है। सुनिश्चित करें कि आपने अपने वातावरण को इस विशिष्ट बेस URL का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर किया है। API कुंजी को Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY> हेडर के माध्यम से भेजा जाना चाहिए। प्रति खाते एक कुंजी उत्पन्न की जाती है; आप किसी भी समय एक नई कुंजी उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे स्वचालित रूप से पुरानी कुंजी रद्द कर दी जाती है।

cURL के साथ पहला अनुरोध

अपना पहला अनुरोध भेजकर जांचें कि एकीकरण ठीक से काम कर रहा है। हम uncensored मॉडल ID का उपयोग करते हैं। यह अनुरोध इनपुट के रूप में एक टेक्स्ट भेजता है और सामान्य सामग्री फ़िल्टर के बिना एक टेक्स्टुअल प्रतिक्रिया प्राप्त करता है, जब तक कि यह अल्पवयकों से जुड़े यौन सामग्री का न हो। मॉडल वयस्क, विवादास्पद या सुरक्षा अनुसंधान से जुड़े विषयों पर बिना असंगत अस्वीकृति के उत्तर देने के लिए फाइन-ट्यून किया गया है।

कनेक्शन परीक्षण करने के लिए आधार संरचना इस प्रकार है:

Copiercurl https://api.llmnoncensure.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

यह कमांड सत्यापित करती है कि आपकी कुंजी सक्रिय है और मॉडल जटिल प्रॉम्प्ट्स प्राप्त करने के लिए तैयार है।

Python SDK के साथ एकीकरण

यदि आप Python में डेवलप कर रहे हैं, तो सहज एकीकरण के लिए openai लाइब्रेरी का उपयोग करें। OPENAI_BASE_URL पर्यावरण चर सेट करें या क्लाइंट में सीधे base_url पास करें। इससे आप मौजूदा कोड को पुन: उपयोग कर सकते हैं और केवल मॉडल स्रोत बदल सकते हैं। SDK आपके लिए JSON सीरियलाइज़ेशन और नेटवर्क त्रुटियों को संभालता है।

यहाँ एक न्यूनतम उदाहरण है:

Copierfrom openai import OpenAI

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

uncensored मॉडल temperature और max_tokens जैसे मानक पैरामीटर स्वीकार करता है। आप प्रतिक्रिया की रचनाशीलता को समायोजित कर सकते हैं, यह चिंता किए बिना कि AI सामान्य मानदंडों के अनुसार "जोखिम भरी" प्रतिक्रिया को ब्लॉक कर देगा।

Node.js और JavaScript के साथ उपयोग

JavaScript या TypeScript वातावरणों के लिए, openai SDK समान तरीके से काम करता है। बेस URL और API कुंजी के साथ क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें। यह दृष्टिकोण बैकएंड एप्लिकेशन या API सर्वरों के लिए आदर्श है जिन्हें बड़े सामान्य प्रदाताओं की सीमाओं के बिना गतिशील AI प्रतिक्रियाओं को एकीकृत करने की आवश्यकता है।

Copierimport OpenAI from "openai";

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

सुनिश्चित करें कि आप असिंक्रोनस प्रतिक्रियाओं को सही ढंग से संभालें। प्रत्येक अनुरोध अलग-अलग संसाधित किया जाता है, जो सुनिश्चित करता है कि आपका बिजनेस लॉजिक मॉडल जनरेशन समय से ब्लॉक नहीं होता है। 100,000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे सिस्टम निर्देश या विस्तृत कन्वर्सेशन इतिहास भेजने की अनुमति देता है।

SSE स्ट्रीमिंग समर्थन

एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव के लिए, सर्वर-भेजे गए इवेंट्स (SSE) के माध्यम से स्ट्रीमिंग सक्षम करें। यह उत्तर की जनरेशन पूरी होने का इंतज़ार करने के बजाय शब्द-दर-शब्द प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। यह विशेष रूप से चैट इंटरफ़ेस के लिए उपयोगी है जहाँ अदृश्य विलंबता महत्वपूर्ण है। डेटा प्रवाह OpenAI मानक के अनुसार संरचित है, जिससे क्लाइंट-साइड पार्सिंग आसान हो जाती है।

Copierstream = 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)

स्ट्रीमिंग मॉडल लॉजिक को नहीं बदलती; यह केवल डेटा ट्रांसपोर्ट को बदलती है। प्रत्येक चंक अंतिम उत्तर का एक हिस्सा है। यदि उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट बदलता है तो आप स्ट्रीम को किसी भी समय रोक सकते हैं, जो आपके क्रेडिट के उपयोग को अनुकूलित करता है।

रेट लिमिट, त्रुटियां और संदर्भ

अपने API कुंजी की सीमाओं को जानना एक मजबूत एकीकरण के लिए महत्वपूर्ण है। प्रति API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित किया जाता है। अनुरोध का बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होना चाहिए। त्रुटि की स्थिति में, मानक HTTP कोड लौटाए जाते हैं: 401 अमान्य कुंजी के लिए, 402 यदि आपका क्रेडिट समाप्त हो गया है, और 429 रेट लिमिट पार होने पर। मॉडल में 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो होती है, जिसमें प्रॉम्प्ट और उत्तर दोनों शामिल हैं। इससे लंबे दस्तावेज़ या विस्तृत वार्तालाप बिना समय से पहले कटे हुए भेजे जा सकते हैं। अन्य सेवाओं के विपरीत, कोई मासिक शुल्क नहीं है; आप केवल अपने प्रीपेड क्रेडिट के साथ जो उपयोग करते हैं, उसके लिए भुगतान करते हैं।