अनकटली AI API दस्तावेज़ीकरण

पहला अनुरोध

का उपयोग करके अपना पहला संदेश भेजें /v1/chat/completions एंडपॉइंट का उपयोग अपनी पसंदीदा HTTP क्लाइंट के साथ करें।

मॉडल पहचानकर्ता बस uncensored. यह ओपन-वेइट मॉडल हमारे सर्वरों पर चलता है और कानूनी वयक्त उपयोग के लिए सामान्य सामग्री रिफ्यूजल के बिना उत्तर देता है।

आप स्टैंडर्ड प्रॉम्प्ट संरचनाएं भेज सकते हैं। API टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। यह किसी भी OpenAI SDK या क्लाइंट के साथ संगत है जो chat-completions फॉर्मेट का समर्थन करता है।

प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए cURL का उपयोग करके एक बेसिक उदाहरण।

Copycurl https://api.uncutlyai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the API endpoint for text generation"}]
  }'

Python SDK

आधिकारिक OpenAI Python पैकेज का उपयोग हमारे एपीआई के साथ न्यूनतम कोड के साथ इंटरैक्ट करने के लिए करें।

सेट करें base_url और api_key पैरामीटर अपने क्लाइंट इनिशियलाइजेशन में। यह सुनिश्चित करता है कि अनुरोध हमारे uncensored एंडपॉइंट पर रूट होते हैं, OpenAI के सर्वरों के बजाय।

मॉडल का नाम है uncensored. आप संदेशों को शब्दकोशों की एक सूची के रूप में पास कर सकते हैं। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में जनरेटेड टेक्स्ट response.choices[0].message.content.

यह दृष्टिकोण सरल स्क्रिप्ट्स या जटिल एप्लिकेशन लॉजिक के लिए काम करता है। यह स्वचालित रूप से सीरियलाइजेशन संभालता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncutlyai.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 SDK

का उपयोग करके Node.js एप्लिकेशन में API इंटीग्रेट करें openai पैकेज।

क्लाइंट को हमारे बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ कॉन्फ़िगर करें। SDK HTTP अनुरोधों को संभालता है और JSON रिस्पॉन्स को पार्स करता है।

कॉल करें chat.completions.create मॉडल के साथ विधि uncensored. आप सिस्टम प्रॉम्प्ट्स या यूजर मेसेज को आवश्यकतानुसार परिभाषित कर सकते हैं।

यह विधि सर्वर-साइड जनरेशन के लिए विश्वसनीय है। यह एक्सप्रेस राउट या बैकग्राउंड जॉब्स में अच्छी तरह फिट बैठता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncutlyai.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 रिस्पॉन्सेस

कम अनुभूत विलंबता के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का उपयोग करके पाठ टोकन-दर-टोकन प्राप्त करें।

सेट करें stream पैरामीटर को true आपके अनुरोध में। API एकल पूर्ण प्रतिक्रिया के बजाय चंक का एक स्ट्रीम लौटाता है।

प्रत्येक चंक आंशिक पाठ शामिल करता है। आप इन चंक्स को जोड़कर अंतिम संदेश बना सकते हैं। यह उन चैट इंटरफेस के लिए उपयोगी है जो रियल-टाइम में अपडेट होते हैं।

आखिरी चंक में उपयोग आंकड़े शामिल हैं। आप स्ट्रीम से सीधे टोकन खपत को ट्रैक कर सकते 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, त्रुटियां & संदर्भ

अपनी इंटीग्रेशन को जल्दी डिबग करने के लिए बाधाओं और त्रुटि कोड को समझें।

आपका संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है, जिसमें इनपुट प्रॉम्प्ट और जनरेट किया गया आउटपुट दोनों शामिल हैं। आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन का अधिकतम आउटपुट सेट कर सकते हैं।

रेट लिमिट्स प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों पर सेट हैं। आप एक साथ 8 समवर्ती अनुरोध चला सकते हैं। अनुरोध बॉडी सीमा 8 MB है।

सामान्य त्रुटियों में अमान्य कुंजी के लिए 401 और प्रीपेड क्रेडिट खत्म होने पर 402 शामिल है। 429 त्रुटि का अर्थ है कि आपने रेट लिमिट पर पहुँच लिया है। त्रुटियाँ आपके क्रेडिट बैलेंस का उपभोग नहीं करती हैं।

मूल्य स्पष्ट हैं: 1M इनपुट टोकन प्रति $0.15 और 1M आउटपुट टोकन प्रति $0.50। क्रेडिट पूर्व-भुगतान होता है और कभी समाप्त नहीं होता।