Uncensored मॉडल को इंटीग्रेट करें

आवश्यकताएँ और बेस URL

खाता बनाकर और API कुंजी जनरेट करके शुरू करें। तुरंत अपनी कुंजी प्राप्त करने के लिए Google या एक ईमेल पते पर साइन अप करें। फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है, और हम आपका डेटा न्यूनतम रखते हैं। आपकी कुंजी हमारे सर्वरों के हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करती है।

अपने क्लाइंट को हमारे बेस_url की ओर निर्देशित करें: https://api.censurasinllm.com/v1. यह एंडपॉइंट स्टैंडर्ड OpenAI SDKs को सपोर्ट करता है। इस बेस यूआरएल और अपनी जनरेटेड कुली का उपयोग करने के लिए अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करें। सर्विस सभी रूटिंग को पारदर्शी रूप से हैंडल करता है।

आप GET अनुरोध के माध्यम से उपलब्ध मॉडल विवरण पुनः प्राप्त कर सकते हैं /v1/models. यह पुष्टि करता है कि आपका कनेक्शन सक्रिय है। हमारा API एकल अनसेंसर्ड मॉडल को सेवा देता है जो असिमित टेक्स्ट जनरेशन के लिए अनुकूलित है।

प्रमाणीकरण और API कुंजियां

अपनी API कुंजी को Authorization हर रिक्वेस्ट के हेडर। फॉर्मेट का उपयोग करें Bearer YOUR_API_KEY. यह हेडर आपकी पहचान को प्रमाणीकृत करता है और आपके टोकन उपयोग को ट्रैक करता है। इसके बिना, सर्वर आपका अनुरोध अस्वीकार कर देता है।

अपनी कुंजी सुरक्षित रखें। प्रत्येक खाते में एक समय में केवल एक सक्रिय कुंजी की अनुमति होती है। एक नई कुंजी जनरेट करने से पिछली कुंजी तुरंत अमान्य हो जाती है। यह सुनिश्चित करता है कि आप हमेशा यह जानते हों कि आपकी क्रेडिट किसका उपयोग कर रहा है।

यदि आपको एक 401 Unauthorized त्रुटि, अपनी कुंजी प्रारूप जांचें। सुनिश्चित करें कि कोई ट्रेलिंग स्पेस न हो। कुंजी आपके खाता डैशबोर्ड में मान्य और सक्रिय होनी चाहिए।

अपना पहला रिक्वेस्ट भेजना

टेक्स्ट जनरेट करने के लिए एक मानक चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजें POST /v1/chat/completions. मॉडल को परिभाषित करें uncensored. अपने संदेशों को एक सूची प्रारूप में प्रदान करें जिसमें role और content फ़ील्ड्स। API एक सीधी प्रतिक्रिया लौटाता है बिना किसी अतिरिक्त शोर के।

सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर। डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। आप इसे प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक बढ़ा सकते हैं। कुल कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन के संयोजन के लिए 100,000 टोकन का समर्थन करता है।

त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ आपके क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। आप केवल सफल टोकन जनरेशन के लिए भुगतान करते हैं। इससे परीक्षण लागत-प्रभावी बन जाता है।

स्ट्रीमिंग और टोकन उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से टोकन को क्रमिक रूप से लौटाता है। यह आपके उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करता है। आप टोकन आते ही आउटपुट प्रदर्शित करना शुरू कर सकते हैं।

स्ट्रीम का अंतिम चंक बिलिंग उद्देश्यों के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल करता है। इस डेटा का उपयोग अपनी बिलिंग को सटीक रूप से ट्रैक करने के लिए करें। स्ट्रीमिंग सभी मानक पैरामीटर जैसे temperature और top_p.

अपने कोड में स्ट्रीम इवेंट्स को सावधानी से हैंडल करें। स्ट्रीम समाप्त होने या त्रुटि होने पर कनेक्शन बंद करें। यह आपके एप्लिकेशन में रिसोर्स लीक को रोकता है।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

का उपयोग करें tools मॉडल के लिए कस्टम फ़ंक्शन परिभाषित करने के लिए पैरामीटर। API टूल चॉइस और संरचित आउटपुट का समर्थन करता है। यह जटिल इंटरैक्शन और डेटा एक्सट्रैक्शन को सक्षम बनाता है। अपने फ़ंक्शन स्कीमा को अनुरोध बॉडी में परिभाषित करें।

सेटिंग करके जेएसओएन मोड सक्षम करें response_format को {"type": "json_object"}. यह मॉडल को वैध JSON आउटपुट करने के लिए मजबूर करता है। संरचित डेटा को पार्स करने या परिणामों को अन्य सिस्टम में फीड करने के लिए यह आदर्श है। रियल-टाइम अपडेट्स के लिए इसे स्ट्रीमिंग के साथ संयोजित करें।

सेट करें tool_choice को "auto" या एक विशिष्ट फंक्शन नाम। यह आपको मॉडल व्यवहार पर सटीक नियंत्रण देता है। मॉडल प्रदान की गई स्कीमा का कठोरता से पालन करता है।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा लागू करता है। आप 8 समवर्ती अनुरोध चला सकते हैं। अधिकतम अनुरोध बॉडी साइज़ 8 MB है। इन सीमाओं को पार करने पर लौटाता है 429 Too Many Requests त्रुटि। पुन: प्रयास करने से पहले कुछ देर प्रतीक्षा करें।

यदि आपका क्रेडिट खत्म हो जाता है, तो आपको 402 Payment Required त्रुटि। USDT या USDC के माध्यम से क्रिप्टो के माध्यम से टॉप अप करें। आपकी क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होती है, इसलिए आप सुविधानुसार भुगतान कर सकते हैं। मासिक सदस्यता की आवश्यकता नहीं है।

लंबे दस्तावेजों के लिए पूरे 100,000 टोकन संदर्भ विंडो का उपयोग करें। अपने इनपुट और आउटपुट टोकन पर नज़र रखें। यह आपको बजट के भीतर रहने और अप्रत्याशित शुल्क से बचने में मदद करता है।

cURL

Copycurl https://api.censurasinllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if the model filters adult themes in roleplay mode"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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