API दस्तावेज़ीकरण Uncensored चैट पूर्णताओं के लिए

क्विकस्टार्ट: Python या JavaScript में कनेक्ट करें

बेस URL को अपडेट करके और अपनी API कुंजी सेट करके API से कनेक्ट करें। एंडपॉइंट मानक चैट-कंप्लीशन अनुरोध स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। यदि आप आधिकारिक OpenAI SDKs का उपयोग करते हैं तो आपको कस्टम लाइब्रेरीज़ इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि इंटरफ़ेस उनकी स्पेसिफिकेशन से बिल्कुल मेल खाता है।

कनेक्टिविटी सत्यापित करने के लिए एक सरल HTTP अनुरोध के साथ शुरू करें। नीचे दिए गए curl कमांड का उपयोग करके एक मूलभूत प्रॉम्प्ट भेजें uncensored मॉडल। प्रतिस्थापित करें YOUR_API_KEY आपके डैशबोर्ड पर उत्पन्न की के साथ।

Copycurl https://api.aiplayrolebest.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the character persona to a grumpy detective"}]
  }'

Python डेवलपर्स के लिए, प्रक्रिया लगभग समान है। अपनी कुंजी और सही बेस यूआरएल के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज करें। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध हमारे अनकेंसरड सर्वर के माध्यम से रूट किए जाएं जबकि मौजूदा टूलिंग के साथ संगतता बनाए रखें।

Copyfrom openai import OpenAI

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

JavaScript users can achieve the same result using the Node SDK. Set the baseURL विशेषता को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। इस दृष्टिकोण से आप न्यूनतम कोड बदलाव के साथ API को वेब सर्वरों या बैकएंड सेवाओं में एकीकृत कर सकते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

प्रमाणीकरण और API कुंजी प्रबंधन

प्रमाणीकरण हेडर में पास की गई एकल API कुंजी पर निर्भर करता है। इस कुंजी को Authorization हर रिक्वेस्ट के लिए हेडर। यदि कुकी अनुपस्थित या अमान्य है, तो API तुरंत 401 त्रुटि लौटाता है। यह सुनिश्चित करता है कि आपकी प्रीपेड क्रेडिट तक सुरक्षित एक्सेस मिले।

डैशबोर्ड पर अपनी कुंजी जनरेट करें। कुंरी निर्माण के समय एक बार दिखाई जाती है। इसे अपने एनवायरनमेंट वेरिएबल्स में सुरक्षित रूप से संग्रहीत करें। इसे सार्वजनिक रूप से साझा न करें। प्रत्येक खाते में एक समय में केवल एक सक्रिय कुंजी का समर्थन होता है। एक नई कुंजी जनरेट करने पर पिछली कुंजी तुरंत अमान्य हो जाती है।

अपने अनुरोधों में कुंजी का इस तरह से उपयोग करें: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. यह मानक हेडर फॉर्मेट सभी प्रमुख SDKs के साथ काम करता है। डेवलपमेंट के दौरान तेज इटेरेशन के लिए अपनी कुंजी को तैयार रखें।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट पैरामीटर्स

अनुरोध भेजें /v1/chat/completions अंतर्बिंदु। अपने संदेशों के सरणी को शामिल करें और मॉडल को सेट करें uncensored. आप पैरामीटर जैसे समायोजित कर सकते हैं temperature और top_p रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए। उच्च मान अधिक विविध प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते हैं।

सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को सीमित करने के लिए। यदि निर्दिष्ट नहीं किया जाए तो डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। मॉडल प्रॉम्प्ट प्लस कंप्लीशन के लिए 100,000 टोकन की कंटेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है। इससे बिना ट्रंकेशन के लंबी बातचीत संभव होती है। Adjust presence_penalty और frequency_penalty रोलप्ले परिदृश्यों में दोहराव को कम करें।

का उपयोग करें stop पैरामीटर विशिष्ट वाक्यों पर जनरेशन रोकने के लिए। यह संवाद संरचना को लागू करने में मदद करता है। seed पैरामीटर परीक्षण के लिए पुनरुत्पादक आउटपुट सुनिश्चित करता है। ये टूल्स मॉडल के व्यवहार पर सटीक नियंत्रण प्रदान करते हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स और उपयोग डेटा

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API जनरेट होते ही टेक्स्ट के चंक लौटाता है। यह अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करता है। प्रत्येक चंक में आंशिक टेक्स्ट और मेटाडेटा शामिल होता है।

उपयोग डेटा अंतिम चंक में दिखाई देता है। इसमें इनपुट और आउटपुट टोकन गणना शामिल हैं। जाँच करें usage field अंतिम प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में। यह अलग API कॉल के बिना सटीक बिलिंग सत्यापन की अनुमति देता है। रियल-टाइम में टोकन खपत को ट्रैक करें।

स्ट्रीम टर्मिनेशन को सावधानी से हैंडल करें। कनेक्शन बंद करने से पहले सुनिश्चित करें कि आप सभी चंक को प्रोसेस कर लें। अंतिम चंक में पूर्ण उपयोग सांख्यिकी होती है। यह डेटा उत्पादन अनुप्रयोगों में लागत और प्रदर्शन की निगरानी के लिए आवश्यक 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)

त्रुटि हैंडलिंग और रेट लिमिट

API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा लागू करता है। समवर्ती अनुरोध प्रति कुंजी आठ तक सीमित हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। इन सीमाओं को पार करने पर 429 त्रुटि लौटाता है। त्रासदी स्पेक्स को संभालने के लिए एक्सपोनेंशियल बैकऑफ लागू करें।

सामान्य त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401 और अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 शामिल है। 402 प्रतिक्रिया बताती है कि आपकी प्रीपेड बैलेंस खत्म हो गई है। सेवा जारी रखने के लिए अपने खाते में टॉप अप करें। त्रुटियाँ टोकन का उपभोग नहीं करती हैं, इसलिए समस्या ठीक करने के बाद पुनः प्रयास करना मुफ्त है।

विवरणात्मक त्रुटि संदेशों के लिए प्रतिक्रिया बॉडी जांचें। API एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एक त्रुटि प्रकार और संदेश होता है। इस जानकारी का उपयोग समस्याओं को जल्दी डिबग करने के लिए करें। उचित त्रुटि हैंडलिंग उच्च-ट्रैफिक अवधि के दौरान आपके उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुचारु अनुभव सुनिश्चित करती है।

JSON मोड और फंक्शन कॉलिंग गाइड

JSON मोड को सेट करके response_format को {"type": "json_object"}. यह मॉडल को वैध JSON आउटपुट करने के लिए मजबूर करता है। संरचित डेटा एक्सट्रैक्शन या API प्रतिक्रियाओं के लिए आदर्श। सुनिश्चित करें कि आपका प्रॉम्प्ट वांछित स्कीमा का स्पष्ट वर्णन करता है।

फंक्शन कॉलिंग मॉडल को टूल्स कॉल करने की अनुमति देती है। अनुरोध बॉडी में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल उचित होने पर टूल कॉल लौटाता है। इन कॉल्स को अपनी एप्लिकेशन लॉजिक में हैंडल करें। यह जटिल मल्टी-स्टेप वर्कफ्लो को सक्षम बनाता है।

मजबूत एकीकरण के लिए JSON मोड को फ़ंक्शन कॉलिंग के साथ जोड़ें। क्लाइंट साइड पर JSON आउटपुट की सत्यापन करें। tool_choice फ़ंक्शन को कब कॉल किया जाता है, इसे नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर। यह लचीलापन विविध एप्लिकेशन आर्किटेक्चर का समर्थन करता है। सर्वोत्तम प्रदर्शन के लिए सुनिश्चित करें कि आपके टूल्स अच्छी तरह से परिभाषित हैं।

मॉडल विवरण और कॉन्टेक्स्ट विंडो सीमाएँ

The uncensored मॉडल 100,000 टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। इसमें इनपुट प्रॉम्प्ट और आउटपुट कंप्लीशन दोनों शामिल हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यह वाक्य के बीच में कटौती किए बिना व्यापक रोलप्ले परिदृश्यों की अनुमति देता है।

मॉडल ओपन-वेइट है और असीमित सामग्री के लिए ट्यून किया गया है। यह कानूनी वयस्कों के विषयों को अस्वीकार नहीं करता है। यह GPT, Claude या किसी अन्य विक्रेता का मॉडल नहीं है। अनुरोध हमारे समर्पित सर्वरों पर संसाधित किए जाते हैं। यह स्थिर प्रदर्शन और कम लेटेंसी सुनिश्चित करता है।

सीमाओं के भीतर रहने के लिए संदर्भ उपयोग की निगरानी करें। API टोकन उपयोग की सटीक निगरानी करता है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां टोकन खर्च नहीं करतीं। यह पारदर्शी बिलिंग मॉडल आपको लागत का अनुमान लगाने में मदद करता है। अधिकतम मूल्य के लिए अपने संदर्भ विंडो (context windows) की योजना बनाएं।