अनकेंसरड LLM API क्विकस्टार्ट

आवश्यकताएँ और बेस URL

आपकी अनसेंसर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यात्रा एक बेस URL के साथ शुरू होती है। उपयोग करें https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1 सभी अनुरोधों के लिए। यह एंडपॉइंट सीधे हमारे अनसेंसर्ड मॉडल की ओर रूट करता है बिना बाहरी प्रॉक्सी के। आपको एक API कुंजी की आवश्यकता है, जिसे आप की पेज पर जनरेट करते हैं। रजिस्ट्रेशन के लिए फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। साइन इन करने के लिए Google या ईमेल पासवर्ड का उपयोग करें। इंटरफ़ेस निर्माण के तुरंत बाद आपकी कुंजी प्रदर्शित करता है। इस कुंजी को सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके टोकन उपयोग को प्रमाणीकृत करती है।

प्रमाणीकरण और हेडर्स

हर अनुरोध में आपके API कुंजी Authorization हेडर। हेडर को फॉर्मेट करें Bearer YOUR_API_KEY. यह मानक विधि मौजूदा टूल्स के साथ संगतता सुनिश्चित करती है। हमारा NSFW API टेक्स्ट और स्ट्रीमिंग दोनों प्रतिक्रियाओं के लिए इस हेडर को स्वीकार करता है। जब तक आवश्यक न हो, कुंजी को URL क्वेरी स्ट्रिंग में शामिल न करें। सिस्टम टोकन प्रोसेस करने से पहले कुंजी की सत्यापन करता है। एक अमान्य कुंजी 401 त्रुटि का कारण बनती है। एक अनुपस्थित कुंजी किसी भी अनुरोध को सफल होने से रोकती है। बड़े पेलोड भेजने से पहले अपनी कुंजी के मौजूद होने की पुष्टि करें।

अपनी पहली रिक्वेस्ट भेजना

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions अपने मॉडल ID के साथ। उपयोग करें uncensored मॉडल नाम के रूप में। रिक्वेस्ट बॉडी में एक messages array शामिल होना चाहिए। प्रत्येक संदेश में एक भूमिका और सामग्री होती है। शुरू करने के लिए यहाँ एक बेसिक cURL उदाहरण है।

Copycurl https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the latest version of the Python SDK"}]
  }'

यह कमांड एक सरल प्रॉम्प्ट अनसेंसर्ड मॉडल पर भेजता है। प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट होता है। जांचें choices आउटपुट के लिए एरे। आप अपनी उपयोग स्थिति के अनुसार प्रॉम्प्ट लंबाई समायोजित कर सकते हैं। सिस्टम इनपुट को प्रसंस्कृत करता है और टेक्स्ट लौटाता है। बुनियादी उपयोग के लिए किसी जटिल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं होती है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए सामग्री संरचना पर ध्यान केंद्रित करें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस हैंडल करना

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। यह आंशिक प्रतिक्रियाएँ जनरेट होते ही भेजता है। स्ट्रीम को हैंडल करने के लिए Server-Sent Events (SSE) का उपयोग करें। अंतिम चंक में टोकन उपयोग विवरण शामिल हैं। यह विधि लंबे आउटपुट के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करती है। आपके क्लाइंट को SSE फॉर्मेट को सही तरीके से पार्स करना चाहिए। इनकमिंग डेटा को बफर करें जब तक कि स्ट्रीम बंद न हो जाए। स्ट्रीमिंग रियल-टाइम एप्लिकेशन के लिए आदर्श है। यह उपयोगकर्ताओं को तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान करता है। त्रुटियों या डिस्कनेक्शन के लिए स्ट्रीम की निगरानी करें। यदि कनेक्शन अचानक टूट जाए तो पुनः कनेक्ट करें। यह दृष्टिकोण एक सुचारू उपयोगकर्ता अनुभव सुनिश्चित करता है।

पैरामीटर कॉन्फ़िगर करना

मॉडल व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर समायोजित करें। उपयोग करें temperature यादृच्छिकता के लिए, 0 से 2 तक की सीमा में। उच्च मान रचनात्मकता बढ़ाते हैं। निम्न मान आउटपुट को अधिक निर्धारणात्मक बनाते हैं। सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को सीमित करने के लिए। प्रति अनुरोध डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। आप इसे 16,000 टोकन तक बढ़ा सकते हैं। Use top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए। सेट करें stop सीक्वेंस का उपयोग जनरेशन रोकने के लिए। JSON मोड उपलब्ध है response_format. कोड इंटीग्रेशन के लिए संरचित आउटपुट सुनिश्चित करता है। इन सेटिंग्स के साथ प्रयोग करें ताकि आपकी पसंदीदा संतुलन मिल सके। मॉडल आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित होता है।

त्रुटि हैंडलिंग और सीमाएँ

अपनी अनुरोध सीमाओं को सावधानी से निगरानी करें। प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध की अनुमति है। केवल 8 अनुरोध एक साथ चला सकते हैं। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। एक 401 त्रुटि अमान्य कुंजी को इंगित करती है। एक 402 त्रुटि का अर्थ है कि आपका क्रेडिट समाप्त हो गया है। सेवा का उपयोग जारी रखने के लिए क्रिप्टो के साथ टॉप अप करें। एक 429 त्रुटि दर सीमा को संकेत देती है। आगे की देरी से बचने के लिए पुनः प्रयास करने से पहले प्रतीक्षा करें। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट नहीं खपती हैं। यह आपके पूर्व-भुगतान बैलेंस की रक्षा करता है। उपयोग विवरण के लिए प्रतिक्रिया हेडर की जांच करें। अपनी टोकन खप को ट्रैक करें ताकि सीमा के भीतर रह सकें। महत्वपूर्ण कार्यों के दौरान विच्छेद से बचने के लिए अपने उपयोग की योजना बनाएं।

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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