API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

आपके अनुरोध समर्पित अनसेंसर्ड मॉडल एंडपॉइंट को लक्षित करते हैं। सभी इंटरैक्शन मानक चैट-संपन्नता संरचना का उपयोग करते हैं। आपको हर कॉल के लिए हेडर में अपनी API कुंजी शामिल करनी होगी। बेस URL है https://api.unlimitedtokensai.com/v1.

प्रमाणीकरण एकल Bearer टोकन पर निर्भर करता है। Google या ईमेल का उपयोग करके डैशबोर्ड से अपनी कुंजी जनरेट करें। प्रत्येक खाते में एक समय में एक सक्रिय कुंजी होती है। जब आप एक नई कुंजी जनरेट करते हैं तो पुरानी कुंजी बदलें। त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ आपके प्रीपेड क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। यह सुनिश्चित करता है कि आप केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए भुगतान करें।

पहला अनुरोध

अपने कनेक्शन और मॉडल प्रतिक्रियाशीलता की पुष्टि करने के लिए एक सरल प्रॉम्प्ट भेजें। सिस्टम पाठ जनरेशन के लिए मानक JSON पेलोड स्वीकार करता है। यह प्रारंभिक परीक्षण आपकी कुटी वैधता और क्रेडिट बैलेंस की पुष्टि करता है।

प्रतिस्थापित करें YOUR_API_KEY अपने वास्तविक क्रेडेंशियल के साथ। मॉडल पहचानकर्क स्थिर है uncensored. आपको उपयोग आंकड़ों में एक सीधा टेक्स्ट प्रतिक्रिया मिलती है। यह पुष्टि करता है कि अविच्छिन्न मॉडल सक्रिय है और आपकी सामग्री के लिए तैयार है।

Copycurl https://api.unlimitedtokensai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 200 token summary of the latest release notes"}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

रिक्त स्थान इंटीग्रेशन के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट को इनिशियलाइज करने से पहले बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। इससे आपको पेजिनेशन जैसे मौजूदा SDK उपयोगिताओं का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है। अपनी कुंजी को सीधे क्लाइंट कंस्ट्रक्टर में पास करें। लाइब्रेरी JSON सीरियलाइजेशन को स्वचालित रूप से संभालती है।

मानक openai पैकेज। बेस यूआरएल को हमारे बुनियादी ढांचे की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। अनुरोध पूर्णता का अनुरोध करें uncensored मॉडल आईडी। यह दृष्टिकोण किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट लाइब्रेरी के साथ काम करता है। यह पायथन स्क्रिप्ट्स के लिए त्रुटि हैंडलिंग और प्रतिक्रिया पार्सिंग को सरल बनाता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unlimitedtokensai.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 उपयोग

Node वातावरण के लिए JavaScript SDK का उपयोग करके जल्दी इंटीग्रेट करें। कॉन्फ़िगरेशन ऑब्जेक्ट में बेस यूआरएल परिभाषित करें। यह सुनिश्चित करता है कि सभी रिक्वेस्ट हमारे अनसेंसर्ड एंडपॉइंट के माध्यम से रूट हों। SDK HTTP कनेक्शन को कुशलता से प्रबंधित करता है। आप रिस्पॉन्स को स्ट्रीम कर सकते हैं या पूर्ण टेक्स्ट ब्लॉक प्राप्त कर सकते हैं।

इंस्टॉल करें openai पैकेज npm के माध्यम से सेट करें। baseURL हमारे API डोमेन पर। इनिशियलाइज़ेशन विकल्पों में अपना API कुंड पास करें। क्लाइंट मानक OpenAI क्लाइंट की तरह ही व्यवहार करता है। यह संगतता आपके मौजूदा एप्लिकेशंस के लिए माइग्रेशन समय को कम करती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि जनरेट होते ही आंशिक परिणाम प्राप्त हों। stream पैरामीटर को stream पैरामीटर को true सेट करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से चंक लौटाता है। प्रत्येक चंक में आंशिक पाठ और उपयोग डेटा होता है। इससे लंबे आउटपुट के लिए अनुभवगत विलंबता कम होती है। आप टोकन को उपयोगकर्ताओं को रियल-टाइम प्रदर्शित कर सकते हैं।

सुनें content प्रत्येक चंक में डेल्टा। पूरे संदेश को पुनर्स्थापित करने के लिए इन डेल्टा को एग्रीगेट करें। अंतिम चंक में पूर्ण टोकन गणना शामिल है। यह विधि चैट इंटरफ़ेस के लिए आदर्श है। यह तुरंत फ़ीडबैक प्रदान करता है जबकि मॉडल कम्प्यूट कर रहा होता है। स्ट्रीमिंग Python और Node SDKs दोनों के साथ काम करती 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)

रेट लिमिट्स और त्रुटियाँ

आपकी कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों का समानांतर समर्थन करती है। आप प्रति कुंजी 8 एक साथ अनुरोध चला सकते हैं। अनुरोध बॉडी सीमा 8 MB है। इन सीमाओं से अधिक जाने पर 429 त्रुटि लौटाई जाती है। पुनः आरंभ करने के समय के लिए retry-after हेडर की जाँच करें। प्रमाणीकरण विफलताएँ 401 स्थिति कोड लौटाती हैं। अपर्याप्त क्रेडिट 402 त्रुटि ट्रिगर करता है।

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन फैली हुई है। इसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों शामिल हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। सेट max_tokens लंबाई नियंत्रित करने के लिए स्पष्ट रूप से। जनरेशन के दौरान त्रुटियां आपकी क्रेडिट चार्ज नहीं करती हैं। यह संरचना आपके पूर्व-भुगतान वाली शेष राशि को बर्बाद कंप्यूट से संरक्षित करती है। डैशबोर्ड के माध्यम से अपनी उपयोगिता की निगरानी करें।