API दस्तावेज़: uncensored model integration

क्विकस्टार्ट: अपना पहला रिक्वेस्ट भेजें

कनेक्टिविटी सत्यापित करने का सबसे तेज़ तरीका एक एकल कंप्लीशन कॉल है। प्लेसहोल्डर कुंजी को अपने क्रेडेंशियल्स से बदलें और क्लाइंट को हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करें। मॉडल कानूनी इनपुट के लिए सामग्री फिल्टरिंग के बिना तुरंत प्रतिक्रिया देता है।

अपने टर्मिनल से सीधे इंटीग्रेशन टेस्ट करने के लिए इस cURL कमांड का उपयोग करें।

Copycurl https://api.howtouncensorgemini.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the pros and cons of the current model."}]
  }'

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

हमारा API मानक Bearer टोकन प्रमाणीकरण का उपयोग करता है। आपको हर अनुरोध में अपने विशिष्ट API कुंजी को Authorization हेडर में शामिल करना होगा। बेस URL HTTPS://api.howtouncensorgemini.com/v1 है। यह एंडपॉइंट किसी भी OpenAI SDK के साथ संगत है।

जब आप पायथन SDK का उपयोग करते हैं, तो आपको केवल बेस यूआरएल और api_key अपडेट करने की आवश्यकता होती है। बाकी सभी पैरामीटर आधिकारिक OpenAI संरचना के समान ही रहते हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

सभी इंटरैक्शन /v1/chat/completions एंडपॉइंट के माध्यम से होते हैं। आप संदेशों की एक सूचना भेजते हैं और एक टेक्स्ट प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं। मॉडल आईडी हमेशा "uncensored" होती है। यह एकल मॉडल रूटिंग लॉजिक के बिना आपकी सभी जनरेशन आवश्यकताओं को संभालता है।

यदि आप जावास्क्रिप्ट पसंद करते हैं, तो Node SDK को न्यूनतम सेटअप की आवश्यकता होती है। बेस यूआरएल सेट करें और अपना कुंजी पास करें। लाइब्रेरी एचटीटीपी अनुरोधों को स्वचालित रूप से संभालती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

समर्थित पैरामीटर और सुविधाएँ

हम तापमान, top_p और स्टॉप सीक्वेंस जैसे मानक पैरामीटर का समर्थन करते हैं। आप response_format का उपयोग करके JSON मोड लागू कर सकते हैं। फ़ंक्शन इंटिग्रेशन के लिए टूल कॉलिंग पूरी तरह से समर्थित है। ये सुविधाएं OpenAI स्पेसिफिकेशन में दस्तावेज के अनुसार ठीक काम करती हैं।

हर अनुरोध में मॉडल फ़ील्ड को "uncensored" पर सेट करें। इससे आपको सही इनफ़रेंस इंजन मिलता है। सिस्टम असमर्थित पैरामीटर को सहजता से अनदेखा करता है।

स्ट्रीमिंग और टोकन उपयोग

स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए stream को true सेट करें। आप उत्पन्न होते ही पाठ के चंक प्राप्त करते हैं। अंतिम चंक में पूर्ण टोकन उपयोग सांख्यिकी होती है। यह आपको लागत को रियल-टाइम में ट्रैक करने की अनुमति देता है।

अपने एप्लिकेशन में स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स को कुशलता से हैंडल करने के लिए इस उदाहरण का उपयोग 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)

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

संदर्भ विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन की है। आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक आउटपुट कर सकते हैं। रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरोध हैं। 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। 402 त्रुटि का अर्थ है कि क्रेडिट अपर्याप्त है। 429 त्रुटि का अर्थ है कि आपने रेट लिमिट पार कर ली है।