अनकेंसरड LLM API डॉक्स

बेस URL और प्रमाणीकरण

कनेक्ट करने के लिए हमारे डेडिकेटेड बेस यूआरएल का उपयोग करें। सभी रिक्वेस्ट्स में API कुंजी की आवश्यकता होती है, जो Authorization हेडर। यह कुंजी Google या ईमेल के माध्यम से साइनअप के तुरंत बाद जनरेट होती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। सिस्टम प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी लागू करता है, जो किसी भी पिछली कुंजी को तुरंत प्रतिस्थापित कर देता है।

प्रमाणीकरण सरल है। शामिल करें Authorization: Bearer YOUR_API_KEY हर अनुरोध में। यदि कुंजी अनुपस्थित है या अमान्य है, तो API 401 त्रुटि। यह सुनिश्चित करता है कि आपकी अनकैप्ड LLM पहुंच सुरक्षित रहती है और आपके प्रीपेड क्रेडिट से जुड़ी होती है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

पाठ भेजें POST /v1/chat/completions और सीधा टेक्स्ट आउटपुट प्राप्त करें। यह एंडपॉइंट एकमात्र अनकैप्सड मॉडल को सर्व करता है, मॉडल रूटिंग या टियर सीमाओं के बारे में अनुमान लगाने की आवश्यकता समाप्त करता है। आपको विभिन्न क्षमताओं के लिए कई एंडपॉइंट्स प्रबंधित करने की आवश्यकता नहीं है।

मानक प्रारूप में अपने संदेश प्रदान करें। API इनपुट को प्रसंस्कृत करता है और पूर्णता लौटाता है। यह दृष्टिकोण आपके एकीकरण को सरल रखता है जबकि रोलप्ले या रचनात्मक लेखन के लिए उच्च गुणवत्ता वाले, बिना छिपे सामग्री प्रदान करता है।

Copycurl https://api.generatoraiunfiltered.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 errors in this python script"}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी इंस्टॉल करें और इसे हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करें। इससे आपको जैसे परिचित विधियों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है chat.completions.create() अपने लॉजिक को फिर से लिखे बिना। SDK स्वचालित रूप से JSON सीरियलाइजेशन और प्रतिक्रिया पार्सिंग संभालता है।

क्लाइंट को अपनी API कुंजी और कस्टम बेस URL के साथ कॉन्फ़िगर करें। यह सेटअप आपको मौजूदा कोड संरचनाओं का लाभ उठाने की अनुमति देता है जबकि अनसेंसर्ड मॉडल तक एक्सेस मिलता है। यह एक विश्वसनीय एकीकरण का सबसे तेज़ तरीका है अनकैप्ड AI API अपने Python प्रोजेक्ट्स में।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.generatoraiunfiltered.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 SDK कार्यान्वयन

का उपयोग करें openai npm पैकेज अपने Node.js एप्लिकेशन को कनेक्ट करने के लिए। सेट करें baseURL और apiKey कॉल करने से पहले विशेषताएँ। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध हमारे अनसेंसर्ड मॉडल सर्वरों पर रूट होते हैं।

Node SDK मानक वादे-आधारित वर्कफ़्लो का समर्थन करता है। आप अपने मौजूदा असिंक्रोनस फ़ंक्शनों के भीतर प्रतिक्रियाओं और त्रुटियों को आसानी से संभाल सकते हैं। यह सर्वर-साइड जनरेशन या बैकग्राउंड जॉब प्रसंस्करण के लिए आदर्श है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.generatoraiunfiltered.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 रिस्पॉन्सेस और टोकन

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API चंक को जनरेट होते ही लौटाता है, जिससे रियल-टाइम प्रदर्शन संभव होता है। टोकन उपयोग डेटा अंतिम चंक में शामिल होता है, इसलिए आप लागत की सटीक निगरानी कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग उपयोगकर्ताओं के लिए संक्रामक विलंबता को कम करती है। यह चैट इंटरफेस या ऐप्स के लिए आवश्यक है जहां तत्क प्रतिक्रिया मायने रखती है। The अनफिल्टर्ड चैटबॉट API स्ट्रीमिंग को कुशलता से संभालता है, सुनिश्चित करता है कि डेटा प्रवाह सुचारू रहे और आपका मुख्य थ्रेड ब्लॉक न हो।

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)

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

मॉडल संयुक्त प्रॉम्प्ट और पूर्णता के लिए 100,000 टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि max_tokens अनसेट है, लिमिट 2,048 टोकन पर डिफ़ॉल्ट होती है। यह बार-बार बाधाओं के बिना लंबे-प्रारूप सामग्री जनरेशन की अनुमति देता है।

रेट लिमिट्स प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों पर सेट हैं, जिसमें एक साथ 8 समवर्ती अनुरोधों की सीमा है। त्रुटियां जैसे 402 अपर्याप्त प्रीपेड क्रेडिट को इंगित करते हैं, जबकि 429 दर सीमा निर्धारण का संकेत देते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। ये प्रतिबंध आपके लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करते हैं। अनफिल्टर्ड AI इंटीग्रेशन।