API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस URL

अपने API कुंजी का उपयोग करके प्रत्येक अनुरोध को प्रमाणीकृत करें। हमारा API OpenAI SDK इकोसिस्टम के साथ पूरी तरह संगत है, इसलिए आपको केवल अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में बेस यूआरएल और कुंजी में बदलाव करना होगा। बेस यूआरएल HTTPS://api.nocensoraichatbot.com/v1 है। आप Google या ईमेल से साइन अप करने के तुरंत बाद एक कुंजी जनरेट कर सकते हैं। प्रत्येक खाते में एक सक्रिय कुंजी होती है जो पुनर्जनरेट करने पर पिछली कुंजी को प्रतिस्थापित कर देती है। साइन अप के लिए फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है, और आपके प्रॉम्प्ट प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं।

पहला अनुरोध

/v1/chat/completions एंडपॉइंट पर एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। हमारे ट्यून्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल तक पहुंचने के लिए मॉडल पहचानकर्ता "uncensored" का उपयोग करें। मॉडल कानूनी वयस्क, काल्पनिक और विवादास्पद विषयों पर मान्यता के बिना प्रतिक्रिया देता है। एक कठोर सीमा लागू है: किशोरों से संबंधित सामग्री हमेशा अस्वीकृत की जाती है। आप एक सरल curl कमांड के साथ कनेक्टिविटी का परीक्षण कर सकते हैं।

Copycurl https://api.nocensoraichatbot.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 400 word review of the new gpu"}]
  }'

यदि कुंजी अमान्य है, तो आपको 401 त्रुटि मिलती है। यदि क्रेडिट समाप्त हो जाते हैं, तो आपको 402 त्रुटि मिलती है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां टोकन खर्च नहीं करती हैं, इसलिए आप केवल सफल पूर्णताओं के लिए भुगतान करते हैं। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते, जिससे आपको अपने खर्च पर पूर्ण नियंत्रण मिलता है।

Python SDK एकीकरण

आधिकारिक OpenAI Python पैकेज इंस्टॉल करें और बेस यूआरएल को हमारी सेवा की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। इससे आपको जैसे परिचित विधियों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है client.chat.completions.create। मॉडल को "uncensored" पर सेट करें और अपने सिस्टम या यूजर संदेशों को सामान्य तरीके से पास करें। SDK टोकनाइज़ेशन और प्रतिक्रिया पार्सिंग को स्वचालित रूप से संभालता है। यह दृष्टिकोण सरल टेक्स्ट जनरेशन और जटिल मल्टी-टर्न कन्वर्सेशन्स दोनों के लिए काम करता है। यदि आप क्रमबद्ध आउटपुट पसंद करते हैं तो आप प्रतिक्रियाओं को स्ट्रीम भी कर सकते हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

सुनिश्चित करें कि आपकी API कुंजी हेडर या वातावरण चर में पास की जाती है। SDK तापमान और top_p जैसे सभी मानक पैरामीटर का समर्थन करता है। आप रचनात्मकता या निर्धारिता को नियंत्रित करने के लिए इन्हें समायोजित कर सकते हैं। मॉडल संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है, जो प्रॉम्प्ट और पूर्णता को मिलाकर।

Node SDK एकीकरण

@openai/openai npm पैकेज का उपयोग करके अपने Node.js एप्लिकेशन के साथ एकीकरण करें। कॉल करने से पहले बेस यूआरएल और एपीआई कुंजी कॉन्फ़िगर करें। यह हमारे अनसेंसर्ड एआई चैटबॉट एपीआई के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। नोड एसडीके आधुनिक विकास के लिए टाइप परिभाषाएं और async/await समर्थन प्रदान करता है। आप किसी भी OpenAI-संगत एंडपॉइंट की तरह संदेश भेज सकते हैं और प्रतिक्रियाएं प्राप्त कर सकते हैं। त्रुटि हैंडलिंग इनबिल्ट है, इसलिए आप 401, 402, और 429 त्रुटियों को आसानी से पकड़ सकते हैं। यह सर्वलेस फंक्शन्स या बैकएंड सेवाओं के लिए आदर्श है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

याद रखें कि मॉडल पहचानकर्ता "uncensored" है। GPT-3.5 या GPT-4 पहचानकर्ताओं का उपयोग न करें। SDK शेष संभालता है, जिसमें JSON पार्सिंग और रीट्राई लॉजिक शामिल है। आप रीयल-टाइम उपयोगकर्ता अनुभवों के लिए स्ट्रीमिंग को सक्षम भी कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग और SSE समर्थन

अपने अनुरोध में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है ताकि टोकन रियल-टाइम में डिलीवर हों। प्रत्येक चंक आंशिक सामग्री रखता है, जिससे आप आउटपुट को जनरेट होते ही प्रदर्शित कर सकते हैं। अंतिम चंक में पूर्ण टोकन उपयोग आंकड़े शामिल होते हैं। यह उन चैट इंटरफेस के लिए उपयोगी है जहां उपयोगकर्ता तुरंत प्रतिक्रिया की उम्मीद करते हैं। स्ट्रीमिंग अनुपस्थित लेटेंसी को कम करती है, विशेष रूप से लंबे जवाबों के लिए। यदि उपयोगकर्ता नया संदेश भेजता है तो आप स्ट्रीमिंग को जल्दी रोक सकते हैं। यह टोकन बचाता है और प्रतिक्रियाशीलता में सुधार करता 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)

लंबे समय तक चलने वाले कनेक्शन में मेमोरी लीक से बचने के लिए SSE इवेंट्स को सावधानी से हैंडल करें। API प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोधों की अनुमति देता है। यह सीमा लोड के तहत स्थिरता बनाए रखने में मदद करती है। आप max_tokens और stop सीक्वेंस जैसे मानक पैरामीटर का उपयोग करके स्ट्रीम व्यवहार को समायोजित कर सकते हैं।

रेट लिमिट्स और कॉन्टेक्स्ट विंडो

API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा लागू करता है। आप एक साथ 8 अनुरोध सक्रिय रख सकते हैं। प्रत्येक अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है, प्रॉम्प्ट और पूर्णता को मिलाकर। अधिकतम आउटपुट प्रति अनुरोध 16,000 टोकन है, या 2,048 यदि max_tokens सेट नहीं है। यदि आप रेट लिमिट को पार करते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। प्रतीक्षा करें और एक्सपोनेंशियल बैकऑफ के साथ पुनः प्रयास करें। क्रेडिट केवल सफल टोकन उपयोग के लिए चार्ज किए जाते हैं। त्रुटियां क्रेडिट नहीं खपती हैं। यह पारदर्शी मूल्य निर्धारण मॉडल सुनिश्चित करता है कि आप ठीक जानते हैं कि आप किसके लिए भुगतान कर रहे हैं।