क्विकस्टार्ट गाइड

आवश्यकताएँ: SDK और कुंजी

अपनी API कुंजी डैशबोर्ड से पुनः प्राप्त करें और अपनी पसंदीत भाषा SDK स्थापित करें। सेवा मानक प्रमाणीकरण हेडर का उपयोग करती है, इसलिए आपको कुंजी को केवल सुरक्षित रूप से पास करने की आवश्यकता है। साइनअप के लिए फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है, और कुंजी बनाने के तुरंत बाद दिखाई देती है। आप पैनल तक पहुंचने के लिए Google या ईमेल क्रेडेंशियल का उपयोग कर सकते हैं।

सुनिश्चित करें कि आपका डेवलपमेंट एन्वायरिमेंट उस विशिष्ट SDK वर्शन को सपोर्ट करता है जिसे आप चुनते हैं। बेहतर कम्पैटिबिलिटी के लिए हम नवीनतम स्थिर रिलीज़ की सलाह देते हैं। सिस्टम स्टैंडर्ड OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट्स को स्वीकार करता है, जिससे सेटअप प्रक्रिया काफी सरल हो जाती है।

• कुंजी पृष्ठ पर Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करें।
• जनरेटेड API key को तुरंत कॉपी करें।
• अपनी पसंदीदा भाषा के लिए SDK इंस्टॉल करें।

बेस URL कॉन्फ़िगरेशन

अपने क्लाइंट को समर्पित अनकेंसर्ड बेस URL की ओर निर्देशित करें और मॉडल पहचानकर्ता सेट करें। एंडपॉइंट HTTPS://api.llmwithoutrestrictions.com/v1 है। आपको हर अनुरोध के लिए मॉडल ID को "uncensored" सेट करना होगा। यह सुनिश्चित करता है कि आप अनकेंसरर्ड आउटपुट के लिए ट्यून्ड विशिष्ट ओपन-वेट मॉडल का उपयोग कर रहे हैं।

प्रमाणीकरण Bearer टोकन हेडर पर निर्भर करता है। अपनी कुंजी बिल्कुल वैसे ही पास करें जैसी प्रदान की गई है। बेस URL संरचना को न बदलें। API तापमान और top_p जैसे मानक पैरामीटरों का समर्थन करता है। आप रचनात्मकता और निर्धारणता को नियंत्रित करने के लिए इन मान्यों को समायोजित कर सकते हैं।

अपना पहला रिक्वेस्ट भेजना

कनेक्टिविटी और प्रतिक्रिया गुणवत्ता की जांच करने के लिए एक सरल चैट पूरक निष्पादित करें।

Copycurl https://api.llmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five libraries for Rust async programming"}]
  }'

प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट choices एरे में होता है। टोकन खपत की निगरानी करने के लिए उपयोग आँकड़ों की जाँच करें। यह विधि बड़े एप्लिकेशन में एकीकृत करने से पहले त्वरित सत्यापन के लिए आदर्श है।

Python SDK इंटीग्रेशन

अपने बेस URL और API कुंजी के साथ Python में क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। OpenAI SDK या किसी संगत लाइब्रेरी का उपयोग करें। मॉडल को स्पष्ट रूप से "uncensored" पर सेट करें। यह दृष्टिकोण रीट्राइज़ और JSON पार्सिंग को स्वचालित रूप से हैंडल करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

कोड snippet एक straightforward message exchange को demonstrate करता है। आप context के लिए multiple messages pass कर सकते हैं। सिस्टम conversation window के across state maintain करता है। यह conversational agents को complex routing logic के बिना बनाने को आसान बनाता है।

Node SDK एकीकरण

Node.js क्लाइंट को सही बेस URL के साथ कॉन्फ़िगर करें। हेडर्स में API कुंजी पास करें। मॉडल ID को "uncensored" निर्दिष्ट करें। यह आपके जावास्क्रिप्ट एप्लिकेशन में सुसंगत व्यवहार सुनिश्चित करता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

जनरेटेड सामग्री निकालने के लिए प्रतिक्रिया डेटा को हैंडल करें। SDK HTTP कनेक्शन को कुशलता से प्रबंधित करता है। आप इसे Express रूट्स या सर्वरलेस फंक्शंस में एकीकृत कर सकते हैं। संरचना मानक OpenAI प्रतिक्रियाओं को दर्शाती है ताकि आसानी से माइग्रेशन किया जा सके।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और सीमाएँ

स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि टोकन सर्वर-सेंट इवेंट्स के माध्यम से रियल-टाइम पर प्राप्त हो सकें। यह लंबे आउटपुट के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता को कम करता है। अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग सांख्यिकी होती है। स्थिरता बनाए रखने के लिए मॉडल पैरामीटर को "uncensored" पर सेट 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)

आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन को मिलाकर का समर्थन करती है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। 401 या 402 जैसी त्रुटियां मुफ्त हैं। दुरुपयोग को रोकने के लिए दर सीमाएं कठोरता से लागू होती हैं। अनुरोध बॉडी को 8 MB से नीचे रखें।