क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड LLM API

आवश्यकताएँ और इंस्टॉलेशन

अपनी पसंदीदा भाषा के लिए आधिकारिक SDK इंस्टॉल करें और अपने वातावरण चर कॉन्फ़िगर करें। हमारी API मानक OpenAI एंडपॉइंट की तरह व्यवहार करती है, इसलिए आप बिना लॉजिक बदले लाइब्रेरी बदल सकते हैं। हम मानक हेडर का उपयोग करते हैं और कस्टम पैकेज की आवश्यकता नहीं होती है। आपको डैशबोर्ड से एक वैध API कुंजी की आवश्यकता होती है।

क्लाइंट इनिशियलाइज करें

बेस URL को हमारे होस्टेड सर्विस की ओर पॉइंट करें। स्टैंडर्ड एंडपॉइंट यहाँ काम नहीं करता क्योंकि हम एक स्वतंत्र प्रदाता हैं। आपको क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में बेस URL स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करना होगा। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध हमारे अनसेंसर्ड मॉडल इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से रूट हों।

Python कॉन्फ़िगरेशन

किसी भी कॉल करने से पहले बेस URL और API कुंजी सेट करें। यह सेटअप Python 3.8+ के साथ काम करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.promptuncensored.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 कॉन्फ़िगरेशन

आधिकारिक Node क्लाइंट का उपयोग करें कनेक्शन इनिशियलाइज़ करने के लिए। सुनिश्चित करें कि आप सही बेस URL स्ट्रिंग पास करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

अपना पहला अनुरोध करें

अपने मॉडल ID को सेट करके एक मानक चैट-पूर्णता POST अनुरोध भेजें uncensored. यह मॉडल किसी भी कानूनी इनपुट को बिना फ़िल्टर के स्वीकार करता है, वयस्क या विवादास्पद विषयों को छोड़कर। प्रतिक्रिया एक पूर्ण टेक्स्ट ब्लॉक लौटाती है। आप एक सरल curl कमांड से कनेक्टिविटी का परीक्षण कर सकते हैं।

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

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को हैंडल करें

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध बॉडी में। यह जनरेट होने वाले टोकन के रूप में सर्वर-संदेशित इवेंट्स (SSE) के माध्यम से डेटा लौटाता है। रियल-टाइम UI अपडेट या प्रगति प्रदर्शित करने के लिए इसका उपयोग करें। अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग के आंकड़े शामिल होते हैं। यह दृष्टिकोण बड़े आउटपुट के लिए अनुभवगत विलंबता को कम 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)

सर्वोत्तम परिणामों के लिए पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें

रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए तापमान, top_p, और सीड जैसे पैरामीटर समायोजित करें। उच्च तापमान अधिक विविध टेक्स्ट देते हैं, जबकि निम्न मान स्थिरता सुनिश्चित करते हैं। मॉडल मानक फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का समर्थन करता है। आप response_format. ये नियंत्रण आपको विशिष्ट उपयोग मामले के लिए अंसेंसर्ड व्यवस्था को सूक्ष्म रूप से समायोजित करने में मदद करते हैं।

टोकन उपयोग और सीमाओं को समझें

संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन का समर्थन करती है। आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन जनरेट कर सकते हैं। रेट लिमिट्स प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों पर कैप होते हैं। 401 जैसी त्रुटियां अमान्य कुंजी को इंगित करती हैं, जबकि 402 का मतलब है कि आपको अधिक क्रेडिट की आवश्यकता है। 429 संकेत देता है कि आपने रेट लिमिट छुआ है। उपयोग नहीं किए गए क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते हैं।