अनसेंसर्ड LLM API। टोकन प्रति भुगतान।
API क्विकस्टार्ट गाइड
मिनटों में अपना uncensored LLM API चलाएं हमारे OpenAI-compatible एंडपॉइंट के साथ। हम इंफ्रास्ट्रक्चर संभालते हैं ताकि आप उन एप्लिकेशन बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकें जो बिना रिफ्यूज़ल के जवाब देते हैं।
https://api.aizonderfilter.com/v1uncensored
SDK इंस्टॉल करें
पहले official client library को अपने project dependencies में add करें। यह हमारे standard endpoints के साथ compatibility सुनिश्चित करता है और request handling को सरल बनाता है।
अपने पसंदीदा पैकेज मैनेजर का उपयोग करें ताकि नवीनतम संस्करण इंस्टॉल हो सके। लाइब्रेरी स्वचालित रूप से प्रमाणीकरण और सीरियलाइजेशन संभालती है।
सर्वर को कोई भी अनुरोध भेजने से पहले यह कदम आवश्यक है।
बेस URL और कुंजी कॉन्फ़िगर करें
अपने क्लाइंट को हमारे समर्पित API गेटवे की ओर निर्देशित करें प्रदान किए गए बेस URL का उपयोग करके। यह सभी ट्राफ़िक को हमारे अनसेंसर्ड मॉडल इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर निर्देशित करता है।
अपनी API कुंजी को पर्यावरण चर या कॉन्फ़िगरेशन ऑब्जेक्ट में सेट करें। आपने Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करते ही यह कुंजी प्राप्त की थी।
- बेस यूआरएल:
https://api.aizonderfilter.com/v1 - Auth हेडर:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
मॉडल्स एंडपॉइंट की जाँच करके यह सुनिश्चित करें कि आपकी कुंजी काम कर रही है।
अपना पहला अनुरोध करें
कच्ची, बिना फ़िल्टर की गई टेक्स्ट प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए एक मानक चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजें। हमारा मॉडल कानूनी सामग्री के लिए मानक सुरक्षा अस्वीकृतियाँ लागू नहीं करता है।
का उपयोग करें uncensored सभी कंप्लीशंस के लिए मॉडल आईडी।
निम्नलिखित उदाहरण एक मूलभूत टेक्स्ट जनरेशन कॉल को प्रदर्शित करता है।
curl https://api.aizonderfilter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Generate python code to parse json"}]
}'जनरेटेड टेक्स्ट और टोकन उपयोग आँकड़ों के लिए प्रतिक्रिया जांचें।
स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं सक्षम करें
कम-लेटेंसी अनुप्रयोगों के लिए, स्ट्रीमिंग सक्षम करें ताकि टोकन जनरेट होते ही प्राप्त हो सकें। यह चैट इंटरफेस के लिए बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है।
अपने अनुरोध पेलोड में stream पैरामीटर को true पर सेट करें।
सर्वर आंशिक पूर्णता वाले सर्वर-संदेशित घटनाओं (SSE) भेजता है।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.aizonderfilter.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)पूर्ण संदेश को पुनर्निर्मित करने के लिए चंक को एग्रीगेट करें। टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में प्रकट होते हैं।
JSON मोड और टूल्स का उपयोग करें
जटिल लॉजिक के लिए संरचित आउटपुट लागू करें या फंक्शन कॉलिंग सक्षम करें। Use response_format: {"type": "json_object"} वैध JSON प्रतिक्रियाओं को सुनिश्चित करने के लिए।
मॉडल को बाहरी फंक्शंस को कॉल करने की अनुमति देने के लिए अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें। tool_choice: "auto" स्वचालित चयन के लिए।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.aizonderfilter.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);प्रतिक्रिया से टूल कॉल्स को पार्स करें और अपनी कस्टम लॉजिक निष्पादित करें। यह हमारे अनसेंसर्ड मॉडल के साथ विश्वसनीय रूप से काम करता है।
सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ
सेवा विघटन से बचने के लिए अपने उपयोग सीमाओं की निगरानी करें। आपके पास प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 संवहन अनुरोध की अनुमति है।
संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन तक समर्थित है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है।
सामान्य HTTP त्रुटियों को उचित रूप से संभालें:
- 401 Unauthorized: आपका API कुल अमान्य या अनुपस्थित है।
- 402 Payment Required: आपका पूर्व-भुगतान क्रेडट समाप्त हो गया है। जारी रखने के लिए क्रिप्टो के साथ टॉप-अप करें।
- 429 बहुत सारे अनुरोध: आपने दर सीमा को पार कर लिया है। पुनः प्रयास करने से पहले संक्षिप्त प्रतीक्षा करें।
त्रुटियां आपके क्रेडिट बैलेंस का उपभोग नहीं करतीं।
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)सामान्य प्रश्न
फिल्टर रहित मॉडल संदर्भ लंबाई को कैसे संभालता है?
मॉडल प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों सहित 100,000-टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। आप एकल अनुरोध में 16,000 टोकन तक जनरेट कर सकते हैं, या 2,048 यदि आप max_tokens निर्दिष्ट नहीं करते हैं।
यदि रेट लिमिट पर पहुँच जाता हूँ तो क्या होता है?
आपको 429 स्टेटस कोड प्राप्त होगा। सीमा प्रति कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट है। अपनी समवर्तिता को कम करें या अधिक अनुरोध भेजने से पहले संक्षिप्त रूप से प्रतीक्षा करें।
क्या अनसेंसर्ड LLM API मानक OpenAI क्लाइंट्स के साथ संगत है?
हाँ, यह पूरी तरह से OpenAI-संगत है। आपको केवल बेस यूआरएल को HTTPS://api.aizonderfilter.com/v1 पर अपडेट करना है और पूर्णता के लिए uncensored मॉडल आईडी का उपयोग करना है।
अपनी API कुंजी सुरक्षित करें
रजिस्टर करें, टोकन प्राप्त करें, अपने एंडपॉइंट URL अपडेट करें। सेटअप पूर्ण हो गया है।
