प्रमाणीकरण: अपनी API कुंजी सेट करना
आपका API कुंजी हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है। Google या ईमेल पता से साइनअप करने के बाद आपको यह कुंजी तुरंत मिलती है। इसे सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके प्रीपेड क्रेडिट तक पहुंच प्रदान करती है। कुंजी दर सीमाओं और बिलिंग के लिए आपकी एकमात्र पहचानकर्ता के रूप में कार्य करती है। यदि आवश्यक हो तो डैशबोर्ड के माध्यम से इसे मैन्युअल रूप से घुमाएं, यह नोट करते हुए कि एक नई कुंजी पुरानी कुंजी को तुरंत प्रतिस्थापित कर देती है।
बेस URL और एंडपॉइंट संरचना
बेस URL HTTPS://api.chatunfiltered.com/v1 है। यह संरचना मानक OpenAI SDKs के साथ संगतता सुनिश्चित करती है। आपको केवल चैट पूर्णता एंडपॉइंट के साथ इंटरैक्ट करने की आवश्यकता है। एम्बेडिंग, छवि जनरेशन और ऑडियो प्रोसेसिंग उपलब्ध नहीं हैं। रूटिंग त्रुटियों से बचने के लिए सभी क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में अपने बेस URL को स्थिर रखें।
curl https://api.chatunfiltered.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Check server status"}]
}'अपना पहला POST अनुरोध बनाना
/v1/chat/completions पर एक POST रिक्वेस्ट भेजकर टेक्स्ट जनरेट करें। अपने API की कोड Authorization हेडर में शामिल करें। मॉडल को "uncensored" पर सेट करें ताकि समर्पित अनसेंसर्ड LLM तक पहुंच प्राप्त कर सकें। रिक्वेस्ट बॉडी में आपकी प्रॉम्प्ट के साथ एक messages एरे होना चाहिए। रिस्पॉन्स टोकन उपयोग और जनरेटेड कंटेंट लौटाते हैं। यह डायरेक्ट अप्रोच मल्टी-मॉडल प्रॉक्सी की तुलना में लेटेंसी को न्यूनतम करता है।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.chatunfiltered.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)रिस्पॉन्स फॉर्मेट्स और स्ट्रीमिंग को समझें
मानक JSON फॉर्मेट में प्रतिक्रियाएं प्राप्त करें या उन्हें सर्वर-सेंट इवेंट्स के माध्यम से स्ट्रीम करें। स्ट्रीमिंग आपको टोकन को जनरेट होते ही प्रोसेस करने की अनुमति देती है, जो लंबे आउटपुट के लिए अनुभूत विलंबता को बेहतर बनाती है। स्ट्रीम का अंतिम चंक सटीक बिलिंग के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल करता है। आप स्ट्रक्चर्ड डेटा आउटपुट के लिए JSON मोड भी लागू कर सकते हैं। अपनी एप्लिकेशन आर्किटेक्चर के लिए सबसे उपयुक्त विधि चुनें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatunfiltered.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);पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें: तापमान, Top-P, और टूल्स
प्रतिक्रिया यादृच्छिकता को नियंत्रित करने के लिए तापमान और top_p समायोजित करें। फंक्शन कॉलिंग क्षमताओं के लिए tool_choice का उपयोग करें। मॉडल response_format के माध्यम से कठोर JSON मोड का समर्थन करता है। आप विशिष्ट बिंदुओं पर जनरेशन रोकने के लिए स्टॉप सीक्वेंस भी सेट कर सकते हैं। ये पैरामीटर बाहरी रूटिंग परतों के बिना अनसेंसर्ड मॉडल के व्यवहार पर बारीक नियंत्रण की अनुमति देते हैं।
stream = 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)त्रुटि हैंडलिंग और टोकन उपयोग ट्रैकिंग
अमान्य कुंजियों के लिए 401 त्रुटियां और अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 त्रुटियां हैं। दर सीमाएं प्रति मिनट 300 अनुरोधों से अधिक होने पर 429 लौटाती हैं। आपकी संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता सहित 100,000 टोकन की होती है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां आपके पूर्वभुगतान क्रेडिट का उपभोग नहीं करती हैं। लागत को सटीक रूप से प्रबंधित करने के लिए अंतिम स्ट्रीमिंग चंक में टोकन उपयोग ट्रैक करें।
