API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

रिक्वेस्ट भेजें https://api.uncensoredaicharacter.com/v1 अपने API की के साथ Authorization हेडर। कुंजी Google या ईमेल के माध्यम से साइनअप के तुरंत बाद जारी की जाती है। मॉडल ID uncensored सभी पूर्णताओं के लिए।

Copycurl https://api.uncensoredaicharacter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current server uptime status"}]
  }'

प्रत्येक खाते में एक सक्रिय कुंजी होती है। यदि आप कुंजी रोटेट करते हैं, तो पुरानी कुंजी तुरंत काम करना बंद कर देती है। सेवा को न्यायोचित रखने के लिए प्रति कुंजी सीमाएं लागू होती हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम रहनी चाहिए। यह आपके एप्लिकेशन के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करता है।

पहला अनुरोध: Python SDK

अपने कुंजी और हमारे बेस URL को इंगित करने के लिए क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। टेक्स्ट रिस्पॉन्स प्राप्त करने के लिए मॉडल नाम और उपयोगकर्ता संदेश पास करें। यह मानक OpenAI-compatible लाइब्रेरी के साथ काम करता है। response में टोकन उपयोग और सामग्री शामिल है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

आप तापमान जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं temperature यादृच्छिकता को नियंत्रित करने के लिए। API आपकी सेटिंग्स के आधार पर JSON या टेक्स्ट लौटाता है। त्रुटियां मानक HTTP स्टेटस कोड लौटाती हैं। समस्याओं को सहजता से संभालने के लिए स्टेटस कोड की जांच करें।

पहला अनुरोध: Node SDK

Node क्लाइंट को हमारे एंडपॉइंट का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। सेट करें apiKey और baseURL विशेषताओं को सही ढंग से कॉल करें। chat.completions.create() मॉडल ID के साथ। लाइब्रेरी स्वचालित रूप से सीरियलाइजेशन और रीट्राइल हैंडल करती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

असिंक्रोनस इटरेटर्स के माध्यम से स्ट्रीम रिस्पॉन्स समर्थित हैं। यह आपको जनरेट होते हुए टोकन दिखाने की अनुमति देता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन तक समर्थित है। लंबे दस्तावेजों या विस्तृत बातचीत के लिए इसका उपयोग करें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API एक Server-Sent Events (SSE) स्ट्रीम लौटाता है। प्रत्येक खंड आंशिक टेक्स्ट और टोकन उपयोग डेटा शामिल करता है। अंतिम खंड में पूर्ण उपयोग सांख्यिकी शामिल होती 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)

स्ट्रीमिंग से अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता कम हो जाती है। आप पूरे प्रतिक्रिया का इंतज़ार किए बिना टोकन को वास्तविक समय में प्रसंस्कृत कर सकते हैं। बफरिंग क्लाइंट लाइब्रेरी द्वारा संभाली जाती है। टोकन गिनती की निगरानी करें ताकि आप अपने पूर्व-भुगतान वाले क्रेडिट के भीतर रह सकें।

त्रुटि हैंडलिंग और सीमाएँ

HTTP स्टेटस कोड की जांच करके त्रुटियों को हैंडल करें। A 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी API कुंजी अमान्य या अनुपलब्ध है। A 402 त्रुटि अपर्याप्त पूर्व-भुगतान वाली क्रेडिट को दर्शाती है। A 429 त्रुटि संकेत देती है कि आपने प्रति मिनट 300 अनुरोधों की दर सीमा पर पहुंच गए हैं। उपयोग किए गए क्रेडिट के लिए रिफंड उपलब्ध नहीं हैं।

context window input और output combined के लिए 100,000 tokens की अनुमति देता है। Max output request per 16,000 tokens है। सेट करें max_tokens आउटपुट की लंबाई को नियंत्रित करने के लिए। यदि त्रुटियां प्रसंस्करण से पहले पहचान ली जाती हैं, तो वे क्रेडिट नहीं खर्च करतीं। यह आपके बैलेंस को संयोग से होने वाले लूप से बचाता है।

कॉन्फ़िगरेशन और प्रतिबंध

पैरामीटर सेट करें जैसे top_p, seed, और stop आउटपुट को आकार देने के लिए अनुक्रम। उपयोग करें response_format JSON मोड के लिए। फ़ंक्शन कॉलिंग टूल्स के माध्यम से समर्थित है। सभी पैरामीटर मानक OpenAI स्कीमा का पालन करते हैं। यह मौजूदा प्रोजेक्टों के लिए माइग्रेशन को आसान बनाता है।

प्रति कुंजी 8 समानांतर कनेक्शन तक सीमित हैं। बॉडी आकार सीमा 8 MB है। ये बाधाएँ स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं। असीमित मॉडल बिना अस्वीकृति के विविध विषयों को संभालता है। अपनी उपयोग स्थिति के अनुसार सेटिंग्स समायोजित करें।