अनसेंसर्ड मॉडल्स के लिए API दस्तावेज़

प्रमाणीकरण और बेस URL

रिक्वेस्ट भेजें हमारे बेस URL पर Authorization हेडर में अपने API की के साथ अनकैप्ड मॉडल तक तुरंत पहुंच प्राप्त करने के लिए।

उपयोग करें Bearer <your-key> हर कॉल के लिए। कुली Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करने पर जनरेट होती है। इसे सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके प्रीपेड खाते की पहचान करती है।

हम मानक OpenAI-संगत प्रमाणीकरण का उपयोग करते हैं। यदि आपकी कुंजी अमान्य है, तो आपको 401 त्रुटि मिलती है। यदि आपका क्रेडिट समाप्त हो जाता है, तो आपको 402 त्रुटि मिलती है जिसके लिए क्रिप्टो टॉप-अप की आवश्यकता होती है।

पहला अनुरोध

अपनी API कुली के साथ चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट पर एक सरल मैसेज पोस्ट करके अपना पहला अनुरोध बनाएं।

यह cURL उदाहरण uncensored मॉडल से टेक्स्ट प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए आवश्यक न्यूनतम संरचना को दर्शाता है।

प्रतिस्थापित करें <YOUR_API_KEY> आपके डैशबोर्ड पर दिखाई गई कुंजी के साथ। प्रतिक्रिया में उत्पन्न पाठ होता है। content फ़ील्ड।

Copycurl https://api.chatgptnofilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 3 unix commands to find large files"}]
  }'

Python एकीकरण

हमारे API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें इसे हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करके।

इस दृष्टिकोण के लिए कोई कस्टम क्लाइंट लॉजिक की आवश्यकता नहीं है। बस सेट करें base_url औह अपनी API कुंजी प्रदान करें। लाइब्रेरी सीरियलाइजेशन और प्रतिक्रिया पार्सिंग स्वचालित रूप से संभालती है।

यह विधि OpenAI को लक्षित करने वाले मौजूदा कोडबेस के साथ सहजता से काम करती है। आपको केवल एंडपॉइंट कॉन्फ़िगरेशन को समायोजित करने की आवश्यकता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chatgptnofilter.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 इंटीग्रेशन

Node.js में API को हमारे विशिष्ट बेस यूआरएल और क्रेडेंशियल्स के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करके एकीकृत करें।

Node SDK Python क्लाइंट की संरचना को दर्शाता है। इनिशियलाइजेशन के दौरान बेस यूआरएल और API की पास करें। कोड का बाकी हिस्सा मानक OpenAI इम्प्लीमेंटेशन के समान ही रहता है।

इससे आप बिना अपने एप्लिकेशन लॉजिक को फिर से लिखे प्रदाताओं को बदल सकते हैं। प्रतिक्रिया संरचना OpenAI विनिर्देश से मेल खाती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

सेटिंग करके पाठ टोकन-दर-टोकन प्राप्त करें stream: true अपने अनुरोध पैरामीटर में।

स्ट्रीमिंग से लंबे आउटपुट के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता कम हो जाती है। प्रत्येक चंक में आंशिक प्रतिक्रिया होती है। अंतिम चंक में बिलिंग के लिए टोकन उपयोग के आंकड़े शामिल होते हैं।

अपने कोड में स्ट्रीम इवेंट्स हैंडल करें ताकि UI रियल-टाइम में अपडेट हो सके। यह चैट इंटरफेस के लिए आवश्यक है जहां उपयोगकर्ता तुरंत प्रतिक्रिया की उम्मीद करते 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)

सीमाएं और संदर्भ विंडो

मॉडल संयुक्त इनपुट और आउटपुट के लिए 100,000 टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है।

रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरोधों और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोधों पर सेट हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए।

यदि आप रेट लिमिट से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि प्राप्त होती है। पुनः प्रयास करने से पहले कुछ सेकंड प्रतीक्षा करें। संदर्भ विंडो तत्काल ट्रंकेशन के बिना व्यापक संवाद इतिहास की अनुमति देती है।