अनसेंसर्ड AI मॉडल्स के लिए इंटीग्रेशन गाइड

बेस URL और प्रमाणीकरण

सभी अनुरोधों के लिए प्रदान किए गए बेस URL का उपयोग करें। अपनी API कुंजी को Authorization हेडर। कुंजी आपको सब्सक्रिप्शन लॉक के बिना अनसेंसर्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है।

प्रमाणीकरण कठोर है। अमान्य कुंजियाँ 401 लौटाती हैं। जनरेशन के तुरंत बाद कुंजी कॉपी करें। सेवा केवल क्रिप्टो टॉप-अप स्वीकार करती है।

पहला अनुरोध

चैट कंप्लीशन्स एंडपॉइंट पर एक POST रिक्वेस्ट भेजें। मॉडल आइडेंटिफायर है uncensored. यह सामग्री फिल्टर के बिना एक सीधा टेक्स्ट रिस्पॉन्स लौटाता है।

कनेक्टिविटी की पुष्टि करने के लिए निम्नलिखित cURL कमांड का उपयोग करें। YOUR_API_KEY अपने वास्तविक कुंजी के साथ।

Copycurl https://api.modelsabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the current UTC timestamp in ISO 8601 format"}]
  }'

प्रतिक्रिया के लिए जांचें choices array. इसमें जनरेटेड टेक्स्ट होता है।

Python SDK इंटीग्रेशन

औपचारिक OpenAI पैकेज को इंस्टॉल करें। कॉल करने से पहले बेस URL और API कुंजी को कॉन्फ़िगर करें। यह अनसेंसर्ड AI API के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।

अपने क्रेडेंशियल्स के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। मॉडल को सेट करें uncensoredएक सरल संदेश भेजें ताकि एकीकरण का परीक्षण किया जा सके।

Copyfrom openai import OpenAI

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

प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट सामग्री तक पहुंच प्रदान करता है। नेटवर्क त्रुटियों या प्रमाणीकरण समस्याओं के लिए अपवाद हैंडल करें।

Node SDK सेटअप

Node.js प्रोजेक्ट में OpenAI लाइब्रेरी को इम्पोर्ट करें। कॉन्फ़िगरेशन ऑब्जेक्ट में बेस URL और API कुंजी सेट करें। यह मौजूदा कोडबेस के साथ सहज एकीकरण की अनुमति देता है।

क्लाइंट का एक उदाहरण बनाएं। अपने क्रेडेंशियल्स पास करें। uncensored मॉडल।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

जनरेटेड टेक्स्ट को लॉग करें। सुनिश्चित करें कि आप एसेंक्रोनस प्रतिक्रियाओं को सही ढंग से संभाल रहे हैं। API मानक JSON प्रारूपों का समर्थन करती है।

SSE के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream true पर सेट करें। सर्वर Server-Sent Events (SSE) भेजता है। प्रत्येक चंक में आंशिक टेक्स्ट होता है।

पूर्ण प्रतिक्रिया बनाने के लिए चंक को एग्रीगेट करें। इससे लंबे आउटपुट के लिए अनुभूत लेटेंसी कम हो जाती है। अंतिम चंक में टोकन उपयोग आंकड़े शामिल होते हैं।

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)

SSE डेटा स्ट्रीम को पार्स करें। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियों को हैंडल करें। API सुसंगत टोकन गिनती सुनिश्चित करती है।

रेट लिमिट्स और बाधाएँ

429 त्रुटियों से बचने के लिए रेट लिमिट का अवलोकन करें। आपके पास प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध मिलते हैं। अधिकतम समवर्ती अनुरोध 8 हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए।

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन है। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट नहीं खर्च करतीं। अपर्याप्त फंड के लिए 402 त्रुटियों का उपयोग करें।