GitHub Uncensored AI API संदर्भ

प्रमाणीकरण & बेस URL

API हर अनुरोध के लिए एक बेयरर टोकन की आवश्यकता होती है। आप डैशबोर्ड के माध्यम से Google या ईमेल क्रेडेंशियल का उपयोग करके तुरंत इस कुंजी को जनरेट करते हैं। एक बार बना दिए जाने पर, कुंजी होस्टेड मॉडल के खिलाफ आपके पूर्वभुगतान खाते को प्रमाणीकृत करती है।

अपना बेस URL सीधे हमारे API गेटवे की ओर इशारा करने के लिए सेट करें। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध सही uncensored मॉडल सर्वर की ओर रूट होते हैं।

Bearer स्कीम के साथ स्टैंडर्ड Authorization हेडर का उपयोग करें। अपने अद्वितीय कुई स्ट्रिंग के साथ स्थानापन्न को बदलें।

बेस कॉन्फ़िगरेशन

• बेस यूआरएल: https://api.githubuncensoredai.com/v1
• Auth हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• मॉडल ID: uncensored

Copycurl https://api.githubuncensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this python loop"}]
  }'

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

टेक्स्ट डेटा को चैट पूर्णता एंडपॉइंट पर भेजें और प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट प्राप्त करें। सिस्टम उपयोगकर्ता या सहायक जैसे भूमिकाओं के साथ संदेशों की एक सूला स्वीकार करता है। यह प्रॉम्प्ट इतिहास के आधार पर एक पूर्णता लौटाता है।

यह एंडपॉइंट स्टैंडर्ड कन्वर्सेशन फ्लोज को हैंडल करता है। आप मल्टीपल टर्न्स भेज सकते हैं, और मॉडल लिमिट तक कंटेक्स्ट बनाए रखता है। यह इमेजेस, ऑडियो, या वीडियो इनपुट्स को सपोर्ट नहीं करता है। रिस्पॉन्स फॉर्मेट स्टैंडर्ड JSON है।

सुनिश्चित करें कि आपका पेलोड मॉडल आइडेंटिफायर को शामिल करता है। सिस्टम अज्ञात फ़ील्ड्स को सहजता से अनदेखा करता है। एथेंटिकेशन विफल होने या क्रेडिट खत्म होने पर विशिष्ट कोड के साथ त्रुटियाँ लौटाता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए stream फ्लैग को true सेट करें। API एकल JSON ऑब्जेक्ट के बजाय Server-Sent Events की एक श्रृंखला लौटाता है। प्रत्येक इवेंट जनरेटेड पाठ के एक चंक को रखता है।

यह दृष्टिकोण लंबी प्रतिक्रियाओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है। आप उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट प्रदर्शित करना शुरू कर सकते हैं जैसे ही वह जनरेट हो रहा है। अंतिम चंक में बिलिंग के लिए टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल होती है।

क्लाइंट कोड में स्ट्रीम को कुशलता से हैंडल करें। स्ट्रीम समाप्त होने या त्रुटि आने पर कनेक्शन बंद करें। यह रियल-टाइट चैट इंटरफेस के लिए अच्छी तरह काम करता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

फंक्शन कॉलिंग & JSON मोड

मॉडल फंक्शन कॉलिंग के माध्यम से संरचित आउटपुट का समर्थन करता है। अपने अनुरोध में टूल्स को नाम, विवरण और पैरामीटर स्कीमा के साथ परिभाषित करें। मॉडल उचित टूल चुनता है और तर्क जनरेट करता है।

कठोर स्कीमा अनुपालन के लिए JSON मोड का उपयोग करें। प्रतिक्रिया प्रारूप को json_object पर सेट करें ताकि मान्य JSON आउटपुट मजबूर किया जा सके। यह डेटा पarsing या कोड स्निपेट जनरेट करने के लिए उपयोगी है।

इंटरैक्टिव अनुभवों के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग को स्ट्रीमिंग के साथ जोड़ें। मॉडल एक के बाद कई टूल्स को इन्वोक कर सकता है। अपनी एप्लिकेशन लॉजिक में फ़ंक्शनों को निष्पादित करने से पहले आउटपुट स्कीमा की जांच करें।

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)

पैरामीटर & सीमाएं

तापमान और top_p जैसे पैरामीटर का उपयोग करके जनरेशन व्यवहार को नियंत्रित करें। इन मानों को समायोजित करके रचनात्मकता और निर्धारणात्मकता के बीच संतुलन बनाएं। डिफ़ॉल्ट सेटिंगिंग अधिकांश सामान्य उद्देश्यों के लिए काम करती हैं।

त्रुटियों से बचने के लिए अनुरोध सीमाओं का सम्मान करें। आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध भेज सकते हैं। समवर्ती अनुरोध प्रति कुंजी आठ तक सीमित हैं। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है।

संदर्भ विंडो 100,000 टोकन फैली हुई है। इसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता टोकन दोनों शामिल हैं। आउटपुट प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक सीमित है। इन सीमाओं से अधिक होने पर एक त्रुटि कोड लौटाता है।

टोकन उपयोग और बिलिंग

बिलिंग प्रीपेड है और वास्तविक टोकन उपयोग पर आधारित है। इनपुट टोकन की लागत प्रति मिलियन $0.15 है, और आउटपुट टोकन की लागत प्रति मिलियन $0.50 है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं।

क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। टॉप-अप केवल क्रिप्टो के माध्यम से संसाधित किए जाते हैं। बड़े जमा के लिए आपको बोनस क्रेडिट मिलता है। सिस्टम प्रत्येक API कुंजी के लिए उपयोग को सटीक रूप से ट्रैक करता है।

डैशबोर्ड के माध्यम से अपने बैलेंस की निगरानी करें। यदि क्रेडिट कम हो जाते हैं, तो आपके अनुरोध एक विशिष्ट त्रुटि कोड के साथ विफल हो जाएंगे। मंजूरी की प्रतीक्षा किए बिना सेवा को फिर से शुरू करने के लिए तुरंत धन जोड़ें।