क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड API इंटीग्रेशन

आवश्यकताएँ: आधिकारिक SDK इंस्टॉल करना

API के साथ संचार शुरू करने के लिए उस लाइब्रेरी को इंस्टॉल करें जो आपके डेवलपमेंट एन्वायरनमेंट से मेल खाती है। SDK प्रमाणीकरण और सीरियलाइज़ेशन को स्वचालित रूप से संभालता है ताकि आप लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

Python वातावरण के लिए, नवीनतम संस्करण इंस्टॉल करने के लिए स्टैंडर्ड पैकेज मैनेजर का उपयोग करें। Node.js डेवलपर्स को अपने प्रोजेक्ट निर्भरताओं में npm पैकेज जोड़ना चाहिए। दोनों टूल्स समान OpenAI-कम्पैटिबल प्रोटोकॉल का समर्थन करते हैं।

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

बेस URL और API कुंजी सेट करना

क्लाइंट को हमारे विशिष्ट एंडपॉइंट की ओर पॉइंट करें और अधिकार के लिए अपनी अद्वितीय कुंजी का उपयोग करें। यह सेटअप सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध डिफ़ॉल्ट प्रदाता के बजाय हमारे अनसेंसर्ड इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से रूट हों। आपको डैशबोर्ड पर जनरेट की गई कुंजी के साथ प्लेसहोल्डर को बदलना होगा।

बेस URL संरचना मानक कार्यान्वयनों के साथ संगत रहती है, लेकिन डोमेन अलग है। यह परिवर्तन महत्वपूर्ण है क्योंकि हमारा मॉडल व्यावसायिक दिग्गजों के समान ही रूटिंग साझा नहीं करता है। अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें और इसे क्लाइंट-साइड कोड में प्रकट न करें।

• बेस यूआरएल: https://api.filterwithoutai.com/v1
• Auth हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

/v1/chat/completions पर अपना पहला अनुरोध बनाना

अपने प्रॉम्प्ट और मॉडल आइडेंटिफायर के साथ चैट कंप्लीशन्स एंडपॉइंट पर एक POST रिक्वेस्ट भेजें। सिस्टम टेक्स्ट को प्रोसेस करता है और बिना कंटेंट फिल्टर्स के एक रॉ रिस्पॉन्स लौटाता है, लॉफुल एडल्ट टॉपिक्स के लिए। आपको मॉडल आईडी को "uncensored" के रूप में निर्दिष्ट करना होगा। uncensored इस विशिष्ट व्यवहार तक पहुंचने के लिए।

अनुरोध बॉडी में मानक पैरामीटर जैसे शामिल हैं messages और model. API आपका इनपुट स्वीकार करती है और संदर्भ विंडो सीमाओं के आधार पर टेक्स्ट जनरेट करती है। प्रसंस्करण के दौरान त्रुटियां आपके पूर्वभुगतान क्रेडिट नहीं खातीं, सुनिश्चित करती हैं कि निष्पक्ष बिलिंग हो।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और टोकन यूज़ेज हैंडल करना

स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि पूर्ण प्रतिक्रिया का इंतज़ार करने के बजाय मॉडल आउटपुट चंक में प्राप्त हो। इस विधि से अनुभवजन्य विलंबता कम होती है और उपयोगकर्ताओं के लिए टेक्स्ट को वास्तविक समय में प्रदर्शित किया जा सकता है। SDK Server-Sent Events (SSE) प्रोटोकॉल को स्वचालित रूप से संभालता है।

टोकन उपयोग स्ट्रीम के अंतिम चंक में रिपोर्ट किया जाता है। आप इनपुट और आउटपुट गणना को ट्रैक कर सकते हैं ताकि अपने प्रीपेड क्रेडिट का प्रभावी प्रबंधन कर सकें। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, या यदि आप सीमा स्पष्ट रूप से सेट नहीं करते हैं तो 2,048।

JSON मोड और टूल कॉलिंग कॉन्फ़िगर करना

प्रोग्रामेटिक उपयोग के लिए अपने उत्तरों को JSON मोड सक्षम करके या टूल स्कीमा परिभाषित करके संरचित करें। यह सुविधा सुनिश्चित करती है कि मॉडल वैध डेटा आउटपुट करे जिसका उपयोग आपका एप्लिकेशन त्रुटि के बिना पार्स कर सके। उपयोग करें response_format सख्त JSON आउटपुट को लागू करने के लिए पैरामीटर।

टूल कॉलिंग मॉडल को आपके प्रॉम्प्ट निर्देशों के आधार पर फंक्शन्स को एक्जीक्यूट करने की अनुमति देता है। आप टूल्स परिभाषित कर सकते हैं और निर्दिष्ट कर सकते हैं कि मॉडल उन्हें कैसे चुनना चाहिए। यह क्षमता हमारे एकल अनसेंसर्ड मॉडल के साथ बिना अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन ओवरहेड के सहज रूप से काम करती है।

रेट सीमाओं और कन्करेंसी को समझना

अपने अनुरोध वॉल्यूम की निगरानी करें ताकि दर सीमा निर्धारण के कारण सेवा बाधाएं न हों। हमारी इंफ्रास्ट्रक्चर API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध की सीमा लागू करती है। आप उसी कुंजी का उपयोग करके एक साथ 8 समवर्ती अनुरोध भी भेज सकते हैं।

यदि आप इन सीमाओं से अधिक हो जाते हैं, तो API 429 स्टेटस कोड लौटाता है। प्रत्येक खाते केवल एक सक्रिय कुंजी का समर्थन करता है, इसलिए एक नई कुंजी जनरेट करने से पुरानी कुंजी बदल जाती है। अनुरोध बॉडीज 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए ताकि दक्षतापूर्ण प्रसंस्करण सुनिश्चित हो सके।

cURL

Copycurl https://api.filterwithoutai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list three ways to optimize a python loop"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.filterwithoutai.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)