अनकेंसरड मॉडल API क्विकस्टार्ट

आवश्यकताएँ: API कुंजी और बेस URL

साइन अप करें और Google या ईमेल के माध्यम से फोन सत्यापन के बिना तुरंत अपनी API कुंजी प्राप्त करें। बेस यूआरएल HTTPS://api.apimodel.cc/v1 है, जो किसी भी मानक OpenAI-संगत क्लाइंट के साथ base_url पैरामीटर को अपडेट करके काम करता है। आपको प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी प्राप्त होती है जो जनरेशन के दौरान पिछली कुंजी को प्रतिस्थापित कर देती है।

सुनिश्चित करें कि आपके पास एक प्रीपेड क्रिप्टो बैलेंस है या 7 दिनों के लिए वैध $0.50 ट्रायल क्रेडिट का उपयोग करें। आपको uncensored मॉडल API के लिए अपने अनुरोधों को प्रमाणीकृत करने के लिए इस कुंजी की आवश्यकता होगी।

मॉडल API को अपना पहला रिक्वेस्ट भेजना

"uncensored" पर सेट मॉडल आईडी के साथ /v1/chat/completions पर POST अनुरोध भेजें। यह एंडपॉइंट टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृति के बिना टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। मॉडल में 100,000 टोकन की संदर्भ विंडो है, जो महत्वपूर्ण प्रॉम्प्ट आकार की अनुमति देती है।

Copycurl https://api.apimodel.cc/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 Australia?"}]
  }'

प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट choices एरे में होता है। आप केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए चार्ज होते हैं, त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ्त होती हैं। यह सीधा दृष्टिकोण छिपी हुई सब्सक्रिप्शन फीस के बिना पूर्वानुमेय बिलिंग सुनिश्चित करता है।

पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें: तापमान, Top P, और Seed

रैंडमनेस के लिए तापमान (temperature), न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए top_p, और पुनरुत्पादक आउटपुट के लिए सीड (seed) को एडजस्ट करें। ये पैरामीटर कोडिंग या क्रिएटिव राइटिंग जैसे विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए अनसेंसर्ड मॉडल के व्यवहार को फाइन-ट्यून करने की अनुमति देते हैं। एक सीड सेट करने से कई अनुरोधों के बीच स्थिर परिणाम सुनिश्चित होते हैं, जो डिबगिंग के लिए महत्वपूर्ण है।

API presence_penalty और frequency_penalty जैसे मानक पैरामीटर का समर्थन करता है। इनका उपयोग दोहराव को नियंत्रित करने और यह सुनिश्चित करने के लिए करें कि मॉडल विषय पर बना रहे। अनुरोध बॉडी में इन सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करें ताकि प्रतिक्रिया शैली को सटीक रूप से अनुकूलित किया जा सके।

स्ट्रीमिंग और टोकन उपयोग पढ़ना सक्षम करना

सर्वर-सेंट इवेंट्स के माध्यम से टोकन-बाय-टोकन प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए stream पैरामीटर को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। स्ट्रीम के अंतिम चंक में टोकन उपयोग विवरण प्रदान किया जाता है, जिससे रियल-टाइम बिलिंग पारदर्शिता संभव होती है। यह विधि लंबी प्रतिक्रियाओं के लिए अनुभव की गई लेटेंसी को कम करती 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)

अपने क्लाइंट कोड में स्ट्रीम इवेंट्स हैंडल करें ताकि UI क्रमबद्ध रूप से अपडेट हो सके। uncensored मॉडल API टेक्स्ट निरंतर प्रदान करता है, जो चैट एप्लिकेशन के लिए उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है। स्ट्रीमिंग वैकल्पिक है लेकिन इंटरैक्टिव एप्लिकेशन के लिए अनुशंसित है।

Function Calling और JSON मोड का उपयोग

मॉडल को संरचित डेटा जनरेट करने की अनुमति देने के लिए टूल्स पैरामीटर के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें। इस फीचर में tool_choice समर्थित है और यह इनपुट के आधार पर मॉडल को विशिष्ट एक्शन निष्पादित करने की अनुमति देता है। response_format json_object के माध्यम से JSON मोड विश्वसनीय पार्सिंग के लिए सख्त JSON आउटपुट सुनिश्चित करता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

अनुरोध में अपनी फ़ंक्शन स्कीमा को परिभाषित करें ताकि मॉडल के आउटपुट संरचना को मार्गदर्शित किया जा सके। यह एजेंटिक वर्कफ़्लो बनाने या बाहरी APIs के साथ एकीकृत करने के लिए आवश्यक क्षमता है। अनसेंसर्ड मॉडल जटिल टूल परिभाषाओं को सामग्री रिफ्यूज़ल के बिना संभालता है।

त्रुटियों और टोकन लिमिट्स हैंडल करना

त्रुटियों के लिए HTTP स्टेटस कोड्स की निगरानी करें: अमान्य कुंइयों के लिए 401, अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402, और रेट लिमिट्स के लिए 429। API प्रति कुंई प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 8 समवर्ती अनुरोधों को लागू करता है। प्रत्येक अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए।

प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, यदि max_tokens सेट नहीं है तो डिफ़ॉल्ट 2,048 है। त्रुटियाँ मुफ्त हैं, इसलिए विफल अनुरोध आपके पूर्व-भुगतान वाले क्रेडिट का उपभोग नहीं करते हैं। अपने ऐप्लिकेशन के लिए मजबूत रीट्राई लॉजिक डिज़ाइन करने के लिए इन सीमाओं का उपयोग करें।

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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