अनसेंसर्ड AI API दस्तावेज़ीकरण
सेकंडों में हमारे अनसेंसर LLM API के साथ टेक्स्ट जनरेट करें। इस गाइड में तुरंत इंटीग्रेशन के लिए प्रमाणीकरण, एंडपॉइंट्स और स्ट्रीमिंग कवर किया गया है।
प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल
अनसेंसर AI सेवा तक पहुंचने के लिए प्रत्येक अनुरोध के साथ अपनी API कुंजी का उपयोग करें।
बेस URL को सेट करें https://api.bestuncensoredmodels.com/v1 औह अपनी कुंजी को Authorization हेडर। आपको प्रति खाते एक कुंजी मिलती है, जो साइनअप के तुरंत बाद दिखाई देती है।
पहला अनुरोध
रॉ, अनफिल्टर्ड टेक्स्ट आउटपुट प्राप्त करने के लिए एक मानक पूर्णता भेजें।
मॉडल ID है uncensored. अपने क्लाइंट को हमारे बेस URL पर इंगित करने और अपनी क्रेडेंशियल्स शामिल करने के लिए कॉन्फ़िगर करें।
curl https://api.bestuncensoredmodels.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Show me the list of models supporting 4k context windows"}]
}'Python SDK इंटीग्रेशन
अपने कुंजी और सही बेस URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें ताकि uncensored LLM API सक्षम हो सके।
औपचारिक OpenAI पैकेज को इंस्टॉल करें और होस्ट को कॉन्फ़िगर करें। इससे आपको परिचित विधियों का उपयोग करते हुए हमारी समर्पित इंफ्रास्ट्रक्चर तक पहुंचने की अनुमति मिलती है।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.bestuncensoredmodels.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 एकीकरण
Node.js क्लाइंट को अनुरोधों को हमारे uncensored मॉडल्स एंडपॉइंट पर रूट करने के लिए कॉन्फ़िगर करें।
सेट करें baseURL और apiKey विशेषताएँ। यह सुनिश्चित करता है कि आपका एप्लिकेशन प्रॉक्सी ओवरहेड के बिना सीधे हमारे सर्वरों से संचार करता है।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.bestuncensoredmodels.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
स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि टोकन सर्वर-सेंट इवेंट्स के माध्यम से रियल-टाइम पर प्राप्त हो सकें।
सेट करें stream अपने अनुरोध में true पर सेट करें। अंतिम चंक में बिलिंग पारदर्शिता के लिए कुल टोकन उपयोग होता है। यह लंबी-रचनात्मक लेखन के लिए अनुपस्थित विलंबता को कम करता है।
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)सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ
आपके अनुरोध 100,000-टोकन संदर्भ विंडो और प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा के अधीन हैं।
अपनी कुंजी सत्यापित करके 401 त्रुटियों को हैंडल करें। एक 402 त्रुटि अपर्याप्त पूर्वभुगतान क्रेडिट को दर्शाती है। दर सीमाओं को प्रबंधित करने के लिए 429 का उपयोग करें। त्रुटियां क्रेडिट का उपभोग नहीं करती हैं, यह सुनिश्चित करती हैं कि आप केवल सफल टोकन के लिए भुगतान करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
अनकेंसरड AI API के लिए संदर्भ विंडो का आकार क्या है?
संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है, जो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों को कवर करती है। इसका मतलब है कि तुरंत ट्रंकेशन के बिना विस्तृत बातचीत या बड़े दस्तावेज़ प्रसंस्करण संभव है।
अनसेंसर LLM API पर रेट लिमिट्स को कैसे हैंडल करें?
सीमा प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध है। यदि आप इससे अधिक करते हैं, तो API एक 429 स्टेटस कोड लौटाता है। अपने क्लाइंट में एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ लागू करें ताकि अनुरोधों को सहजता से फिर से शुरू किया जा सके।
क्या अनसेंसर्ड AI सेवा विफल अनुरोधों के लिए चार्ज करती है?
नहीं। 401, 402, या 429 जैसी त्रुटियां आपके पूर्व-भुगतान वाले क्रेडिट को खर्च नहीं करतीं। आप केवल सफल प्रतिक्रियाओं में उत्पन्न टोकन के लिए भुगतान करते हैं, जिससे परीक्षण के लिए लागत-प्रभावीता बनी रहती है।
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रजिस्टर करें, अपनी कुंजी प्राप्त करें, और अपनी बेस URL पर पॉइंट करें। सेकंड्स में पूर्ण सेटअप।
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