अनसेंसर्ड ai के लिए क्विकस्टार्ट गाइड

मानक OpenAI SDK इंस्टॉल करें

अपनी पसंदीदा भाषा के लिए आधिकारिक लाइब्रेरी इंस्टॉल करके शुरू करें। हमारा इंटरफ़ेस मानक टूल्स के साथ पूरी तरह संगत है, इसलिए आपको कस्टम क्लाइंट की आवश्यकता नहीं है। Python के लिए pip या Node.js के लिए npm का उपयोग करके अपने प्रोजेक्ट में निर्भरता जोड़ें। यह सुनिश्चित करता है कि आप मौजूदा कोड पैटर्न का लाभ उठा सकें बिना नए प्रोटोकॉल को सीखे।

अपने base URL और API key को कॉन्फ़िगर करें

अपने SDK क्लाइंट को डिफ़ॉल्ट प्रदाता के बजाय हमारे समर्पित एंडपॉइंट की ओर निर्देशित करें। आपको बेस यूआरएल को HTTPS://api.aiopenuncensored.com/v1 पर सेट करना होगा और अपनी अद्वितीय API कुंजी प्रदान करनी होगी। यह कॉन्फ़िगरेशन ट्रैफ़िक को वाणिज्यिक दिग्गज के बजाय हमारे अनसेंसर्ड मॉडल सर्वर की ओर निर्देशित करता है। आपकी कुंजी साइनअप के तुरंत बाद जनरेट हो जाती है, इसलिए आप तुरंत परीक्षण शुरू कर सकते हैं।

अपना पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध

"uncensored" मॉडल आईडी के साथ /v1/chat/completions पर POST अनुरोध करें। यह सरल कॉल आमतौर पर इनपुट को ब्लॉक करने वाले कंटेंट फ़िल्टर्स के बिना रॉ टेक्स्ट लौटाता है। आप स्टैंडर्ड संदेश भेज सकते हैं और प्रत्यक्ष प्रतिक्रियाएं प्राप्त कर सकते हैं। कनेक्टिविटी की जांच करने के लिए सटीक curl कमांड के लिए नीचे दिए गए कोड की जांच करें।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं और टोकन उपयोग को हैंडल करें

stream पैरामीटर को true पर सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API जनरेट होते हुए चंक्स लौटाता है, जिससे आप टेक्स्ट को रियल-टाइम में प्रदर्शित कर सकते हैं। अंतिम चंक में बिलिंग और मॉनिटरिंग के लिए पूर्ण टोकन उपयोग आंकड़े होते हैं। यह दृष्टिगोचर विलंबता (perceived latency) को आपके अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए काफी कम करता है।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड लागू करें

tools पैरामीटर का उपयोग करके फंक्शनों को परिभाषित करें जिन्हें आपका मॉडल कॉल कर सकता है। response_format को json_object पर सेट करके आप कठोर JSON आउटपुट भी लागू कर सकते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि आपका एप्लिकेशन पार्सिंग त्रुटियों के बिना संरचित डेटा प्राप्त करता है। मॉडल tool_choice और अन्य मानक पैरामीटरों का समर्थन करता है ताकि सटीक नियंत्रण संभव हो सके।

रेट लिमिट्स और टोकन बाधाओं को समझें

आपका API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की अनुमति देता है और 8 समवर्ती अनुरोधों का समर्थन करता है। संदर्भ विंडो में कुल 100,000 टोकन होते हैं, प्रत्येक अनुरोध के लिए अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन होता है। 401 या 429 जैसी त्रुटियां आम हैं और इंगित करती हैं कि आपको अपनी कुंजी की जांच करनी चाहिए या थोड़ा प्रतीक्षा करनी चाहिए। क्रेडिट केवल सफल टोकन उपयोग के लिए खपत होता है।

cURL

Copycurl https://api.aiopenuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if port 8080 is open"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.aiopenuncensored.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.aiopenuncensored.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

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)