अनकेंसरड एपीआई क्विकस्टार्ट गाइड

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने SDK या HTTP क्लाइंट को बेस यूआरएल https://api.uncensoredllmmodels.com/v1. आपको मान्य API कुंजी की आवश्यकता भेजी Authorization हेडर को Bearer टोकन के रूप में सेट करें। Google या ईमेल का उपयोग करके एक खाता बनाएं, और सिस्टम आपको तुरंत आपकी कुंजी दिखाएगा। प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी रोटेशन को सरल बनाती है, जटिल प्रॉक्सी सेटअप की आवश्यकता नहीं होती।

Copycurl https://api.uncensoredllmmodels.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 5 Python libraries for async web scraping"}]
  }'

पहला अनुरोध चैट कंप्लीशन्स के माध्यम से

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions मॉडल ID को सेट करें uncensored. एंडपॉइंट टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट इंटरैक्शन के लिए मानक OpenAI पेलोड संरचनाओं को स्वीकार करता है। आप निर्दिष्ट कर सकते हैं max_tokens आउटपुट लंबाई को नियंत्रित करने के लिए, यदि छोड़ दिया जाए तो डिफ़ॉल्ट 2,048। मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री के लिए सामान्य सुरक्षा अस्वीकृतियों को लागू किए बिना उत्पन्न पाठ के साथ उत्तर देता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

अपने मॉडल एंडपॉइंट की जाँच करें

GET /v1/models कनेक्टिविटी की पुष्टि करने और उपलब्ध मॉडल की सूची बनाने के लिए एंडपॉइंट। यह अनसेंसर्ड मॉडल के बारे में मेटाडेटा लौटाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपका क्लाइंट सही ढंग से कॉन्फ़िगर है। यह आपके स्वचालन पाइपलाइन में API को एकीकृत करने से पहले एक त्वरित सैनिटी चेक है। इस विशिष्ट एंडपॉइंट द्वारा कोई अन्य मॉडल सेवा नहीं दी जाती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredllmmodels.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);

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

API टूल परिभाषाओं और JSON मोड के माध्यम से समर्थन करती है। response_format. आप इसका उपयोग करके संरचित आउटपुट को लागू कर सकते हैं {"type": "json_object"} आपके कोड में विश्वसनीय पarsing के लिए। फंक्शन कॉलिंग मॉडल को स्वचालन कार्यों के लिए संरचित डेटा लौटने की अनुमति देता है। यह कच्चे टेक्स्ट आउटपुट पर पोस्ट-प्रोसेसिंग regex हैक्स की आवश्यकता को समाप्त कर देता है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स और टोकन उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API मॉडल टेक्स्ट जनरेट करते समय सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) चंक भेजता है। टोकन उपयोग सांख्यिकीय आंकड़े स्ट्रीम के अंतिम चंक में प्रकट होते हैं। इससे आपके एप्लिकेशन को रियल-टाइम में लागत और कॉन्टेक्स्ट विंडो खपत की निगरानी करने की सुविधा मिलती है।

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)

रेट लिमिट्स, त्रुटियां और संदर्भ विंडो

प्रत्येक कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और आठ समवर्ती अनुरोधों की अनुमति देती है। संदर्भ विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन का समर्थन करती है, अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन के साथ। त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401 और यदि प्रीपेड क्रेडिट समाप्त हो जाता है तो 402 शामिल हैं। 8 MB से कम अनुरोध स्वीकार किए जाते हैं। सामग्री नीति के कारण अस्वीकृतियां दुर्लभ हैं लेकिन मामूली यौन सामग्री पर लागू होती हैं।