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API कुंजी प्राप्त करें

API दस्तावेज़ीकरण

मिनटों में हमारे बिना सीमा वाले LLM API के साथ शुरुआत करें। यह गाइड प्रमाणीकरण, एंडपॉइंट्स, स्ट्रीमिंग और आपके अससीमित AI प्रोजेक्ट्स के लिए पैरामीटर को कवर करती है।

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

आपका API कुंजी हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है। आधार URL https://api.modelsaiunrestricted.com/v1 सभी कॉल के लिए। Get API Key पेज पर Google या ईमेल के माध्यम से अपनी कुकी जनरेट करें। सिस्टम अमान्य कुकी को 401 त्रुटि के साथ अस्वीकार कर देता है। अपनी कुकी को सुरक्षित रखें।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

को संदेश भेजें uncensored मॉडल POST /v1/chat/completions के माध्यम से। यह एंडपॉइंट पाठ इनपुट संभालता है और पाठ आउटपुट लौटाता है। यह पूरी तरह से OpenAI संगत है।

from openai import OpenAI

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

आधिकारिक OpenAI SDK या किसी संगत क्लाइंट का उपयोग करें। मॉडल आईडी को सेट करें uncensored. कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन का समर्थन करता है। अधिकतम आउटपुट प्रति अनुरोध 16,000 टोकन है। त्रुटियां और रिफ्यूजल टोकन खर्च नहीं करते।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का उपयोग करके वास्तविक-समय में टोकन प्राप्त करें। स्ट्रीमिंग सक्षम करने के लिए सेट करें stream: true आपके अनुरोध में। यह लंबे उत्तरों के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है।

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)

अंतिम चंक पूर्ण टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल करता है। टोकन को जनरेट होते हुए प्रदर्शित करने के लिए स्ट्रीम को पार्स करें। यह चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है। यदि आपको बाद में पूर्ण टेक्स्ट एसेंबल करने की आवश्यकता है तो आउटपुट को बफर करें।

पैरामीटर: तापमान और Top P

तापमान के साथ रचनात्मकता को नियंत्रित करें temperature और विविधता के साथ top_p. निम्न मान आउटपुट को अधिक निर्धारणात्मक बनाते हैं। उच्च मान अधिक विविधता लाते हैं।

डिफ़ॉल्ट तापमान 1.0 है। डिफ़ॉल्ट top_p 0.9 है। भूमिका निभाने वाले (roleplay) या तथ्यात्मक कार्यों के लिए इन्हें समायोजित करें। आप इसे भी सेट कर सकते हैं seed पुनरुत्पादनीय परिणामों के लिए। उपयोग करें stop सीक्वेंस का उपयोग जनरेशन को जल्दी रोकने के लिए।

अमान्य पैरामीटर एक 400 त्रुटि लौटाते हैं। मान्य रेंज के लिए स्कीमा जांचें।

फंक्शन कॉलिंग & JSON मोड

विश्वसनीय डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए संरचित आउटपुट का उपयोग करें। JSON मोड को सक्षम करें response_format: {"type": "json_object"}. मॉडल कठोर रूप से मान्य JSON लौटाता है। यह आपके कोड में पार्सिंग त्रुटियों को रोकता है।

import OpenAI from "openai";

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

में टूल्स परिभाषित करें tools पैरामीटर। उपयोग करें tool_choice विशिष्ट फंक्शंस को बल देने के लिए। यह मानक चैट पूरक के साथ काम करता है। गतिशील ऐप्स के लिए स्ट्रीमिंग को फंक्शन कॉलिंग के साथ जोड़ें।

सीमाएं, त्रुटियां & संदर्भ

रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरक्षण प्रति की हैं। कंकरेंसी 8 एक साथ अनुरक्षण तक कैप है। अनुरक्षण बॉसी को 8 MB से कम रहना चाहिए। इनसे अधिक होने पर एक 429 त्रुटि ट्रिगर होती है।

अपर्याप्त फंड्स 402 त्रुटि लौटाते हैं। जारी रखने के लिए क्रिप्टो क्रेडिट जोड़ें। 100,000 टोकन संदर्भ विंडो में प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों शामिल हैं। हल्के यौन कंटेंट के लिए अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। बैलेंस कभी समाप्त नहीं होता।

cURL

curl https://api.modelsaiunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five open source models for local inference."}]
  }'

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

अनरस्ट्रिक्टेड AI API के लिए बेस यूआरएल क्या है?

बेस यूआरएल HTTPS://api.modelsaiunrestricted.com/v1 है। यह base_url कॉन्फ़िगरेशन अपडेट करके मानक OpenAI SDKs के साथ काम करता है। यह URL सभी चैट कंप्लीशन और मॉडल मेटाडेटा अनुरोधों को संभालता है।

Python में स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को कैसे हैंडल करें?

अपने क्लाइंट अनुरोध में stream=True सेट करें। API Server-Sent Events (SSE) लौटाता है। स्ट्रीम को पार्स करें ताकि टोकन को जनरेट होते ही एक्सेस किया जा सके। अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग शामिल होता है।

यदि रेट लिमिट पर पहुँच जाता हूँ तो क्या होता है?

आपको 429 Too Many Requests त्रुटि मिलती है। लिमिट प्रति कुंजी मिनट में 300 अनुरोध है। पुनः प्रयास करने से पहले कुछ सेकंड प्रतीक्षा करें। कंकरेंसी भी प्रति कुंजी 8 एक साथ अनुरोधों तक सीमित है।

अपनी API कुंजी सुरक्षित करें

साइन अप करें, टोकन प्राप्त करें, अपनी एंडपॉइंट अपडेट करें। हो गया।