क्विकस्टार्ट: पहला अनुरोध
एकल असीमित अंतर्बिंदु पर एक पूर्णता अनुरोध भेजें। API मानक chat-completions JSON पेलोड स्वीकार करता है और कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृतियों के बिना पाठ प्रतिक्रियाएँ लौटाता है।
अपने डैशबोर्ड में प्रदान किए गए बेस यूआरएल का उपयोग करें। अपने API कुंजी को authorization हेडर में शामिल करें। मॉडल आईडी को सेट करें uncensored. यह सुनिश्चित करता है कि आप अनरिस्ट्रिक्टेड आउटपुट के लिए ट्यून्ड ओपन-वेइट मॉडल चला रहे सर्वर पर हिट कर रहे हैं।
कनेक्टिविटी की पुष्टि करने के लिए एक सरल प्रॉम्प्ट के साथ शुरू करें। सिस्टम प्रतिक्रिया बॉडी में टोकन उपयोग और उत्पन्न टेक्स्ट लौटाता है।
प्रमाणीकरण और कुंजियां
प्रत्येक अनुरोध को Bearer टोकन के साथ प्रमाणीकृत करें Authorization हेडर। Google या ईमेल के माध्यम से साइनअप करते ही आपकी API कुंई जनरेट हो जाती है।
अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें। प्रति खाता केवल एक सक्रिय कुंजी होती है; एक नई कुंजी जनरेट करने से पिछली कुंजी रद्द हो जाती है। कुंजी आपके प्रीपेड क्रेडिट बैलेंस तक पूर्ण एक्सेस प्रदान करती है।
यदि कुंजी अमान्य या समाप्त हो चुकी है, तो API 401 त्रुटि लौटाता है।
चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट
मानक विधि का उपयोग करके मॉडल के साथ इंटरैक्ट करें POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट। यह एंडपॉइंट सभी टेक्स्ट जनरेशन कार्यों को संभालता है।
अपनी मैसेज हिस्ट्री में भेजें messages array. API इनपुट को प्रोसेस करता है और मॉडल का उत्तर लौटाता है। आप व्यवहार को निर्देशित करने के लिए सिस्टम प्रॉम्प्स शामिल कर सकते हैं।
एंडपॉइंट JSON मोड और फंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है। इन सुविधाओं का उपयोग एप्लिकेशन में API को सहजता से इंटीग्रेट करने के लिए करें।
सुनिश्चित करें कि आपका पेलोड 8 MB रिक्वेस्ट बॉडी लिमिट में रहे।
स्ट्रीमिंग और SSE
रियल-टाइम टोकन जनरेशन सक्षम करने के लिए stream: true आपके अनुरोध में। API एक सर्वर-सेंट इवेंट्स स्ट्रीम लौटाता है।
प्रत्येक चंक आंशिक पाठ अपडेट शामिल करता है। अंतिम चंक पूर्ण टोकन उपयोग आंकड़े शामिल करता है।
यह दृष्टिकोण अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभूत लेटेंसी को कम करता है। यह आपकी एप्लिकेशन को टेक्स्ट को जनरेट होते ही प्रदर्शित करने की अनुमति देता है।
स्ट्रीम विच्छेदन को सहजता से हैंडल करें। API गारंटी देता है कि यदि कनेक्शन स्थिर रहता है तो सभी टोकन डिलीवर किए जाएंगे।
पैरामीटर और विकल्प
मानक पैरामीटर का उपयोग करके जनरेशन व्यवहार को नियंत्रित करें। समायोजित करें temperature रचनात्मकता या निश्चितता के लिए। Use top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए।
सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को सीमित करने के लिए। डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। प्रति अनुरोध अधिकतम 16,000 टोकन की अनुमति है।
उपयोग करें stop सीक्वेंस का उपयोग विशिष्ट मार्कर पर जनरेशन रोकने के लिए। seed पैरामीटर डीबगिंग के लिए पुनरुत्पादक परिणाम सुनिश्चित करता है।
ये विकल्प सभी क्लाइंट्स के across स्थिर रूप से काम करते हैं।
त्रुटि हैंडलिंग और सीमाएँ
अपने अनुरोध दर और क्रेडिट शेष की निगरानी करें। API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध की सीमा लागू करता है।
429 त्रुटि संकेत देती है कि आपने रेट लिमिट को पार कर लिया है। 402 त्रुटि का अर्थ है कि आपका पूर्वभुगतान क्रेडिट खत्म हो गया है।
संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन का समर्थन करती है। इसमें प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों शामिल हैं।
प्रोसेसिंग के दौरान त्रुटियां क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। केवल सफल टोकन जनरेशन के लिए शुल्क लगाया जाता है।
cURL
curl https://api.mostuncensoredllm.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten distinct Linux shell commands for system monitoring."}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.mostuncensoredllm.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.mostuncensoredllm.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
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)