अनकेंसरड LLM API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

आपका API कुंजी हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है। इसे Authorization header एक bearer token के रूप में। सभी एंडपॉइंट्स के लिए बेस URL HTTPS://api.aichatbotunrestricted.com/v1 है। यदि आप कॉन्फ़िगर करें तो यह URL आधिकारिक OpenAI SDKs के साथ काम करता है base_url पैरामीटर सही ढंग से। अपने डैशबोर्ड पर Google या ईमेल के माध्यम से अपनी कुंजी तुरंत जनरेट करें। फ़ोन सत्यापन की आवश्यकता नहीं है। अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके प्रीपेड क्रेडिट तक पहुंच प्रदान करती है। यदि आप इसे खो देते हैं, तो एक नई कुंजी जनरेट करें जो पुरानी सक्रिय कुंजी को बदल देती है। प्रणाली वास्तविक टोकन उपयोग के आधार पर शुल्क लेती है, इसलिए त्रुटियां आपके बैलेंस का उपभोग नहीं करती हैं।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

चैट पूर्णता एंडपॉइंट पर संदेश भेजें। मॉडल id हमेशा uncensored. यह मॉडल कानूनी वयक्त उपयोग के लिए बिना रिफ्यूजल के उत्तर देने के लिए ट्यून किया गया है। यह GPT या क्लॉड नहीं है। आप भूमिका और सामग्री वाले मैसेज ऑब्जेक्ट्स की एक सूत्र प्रदान करते हैं। API एक टेक्स्ट रिस्पॉन्स choices array. मानद अनुरोधों के लिए POST विधि का उपयोग करें। यह एंडपॉइंट टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट इंटरैक्शन का समर्थन करता है। यह इमेज या ऑडियो हैंडल नहीं करता है। अपने क्लाइंट को सही बेस यूआरएल का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। रिस्पॉन्स में बिलिंग पारदर्शिता के लिए टोकन उपयोग आंकड़े शामिल होते हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE)

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream अपने अनुरोध में true पर सेट करें। API एकल JSON ऑब्जेक्ट के बजाय सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है। प्रत्येक चंक आंशिक डेटा रखता है। अंतिम चंक में पूर्ण टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल होती है। यह दृष्टि उपयोगकर्ताओं के लिए अनुपस्थित विलंबता को कम करता है। यह आपको जनरेट होते हुए पाठ प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। अपने क्लाइंट कोड में स्ट्रीम इवेंट्स हैंडल करें। स्ट्रीम समाप्त होने पर कनेक्शन बंद करें। यह विधि रियल-टाइम चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है। यह पूर्ण प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करने की तुलना में उपयोगकर्ता अनुभव को अधिक सहज प्रदान करती है।

JSON मोड और फंक्शन कॉलिंग

सेटिंग्स करके संरचित आउटपुट अनुरोध करें response_format को {"type": "json_object"}. मॉडल सादे टेक्स्ट के बजाय वैध JSON लौटाएगा। यह डेटा को पार्स करने या अन्य सिस्टम के साथ एकीकृत करने के लिए उपयोगी है। आप मॉडल को टूल्स को कॉल करने के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का भी उपयोग कर सकते हैं। अपनी फ़ंक्शन स्कीमा को इसमें परिभाषित करें। tools पैरामीटर। मॉडल संदर्भ के आधार पर तय करता है कि कब फ़ंक्शन कॉल करना है। उपयोग करें tool_choice इस व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए। दोनों सुविधाओं में सावधानीपूर्वक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है। सुनिश्चित करें कि आपका JSON स्कीमा आपके एप्लिकेशन की आवश्यकताओं से मेल खाता है। उत्पादन में तैनात करने से पहले व्यापक रूप से परीक्षण करें।

पैरामीटर: तापमान, Top-p, और सीड

मॉडल की रचनात्मकता को temperature. उच्च मान अधिक विविध आउटपुट उत्पन्न करते हैं। निम्न मान रिस्पॉन्स को अधिक निर्धारक बनाते हैं। उपयोग करें top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए। यह मॉडल को सबसे संभावित टोकनों तक सीमित करता है। सेट करें seed पुनरुत्पादनीय परिणामों के लिए। यह डिबगिंग के लिए उपयोगी है। आप सेट भी कर सकते हैं stop सीक्वेंस का उपयोग जनरेशन रोकने के लिए। समायोजित करें presence_penalty और frequency_penalty टोकन दोहराव को प्रभावित करने के लिए। ये पैरामीटर आउटपुल शैली को सूक्ष्म-स्तर पर अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं। अपने उपयोग मामले के लिए सबसे उपयुक्त संयोजन खोजने के लिए विभिन्न संयोजनों का प्रयोग करें।

रेट लिमिट्स और कोटा

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरक्षों की अनुमति देती है। किसी भी समय आप 8 समवर्ती अनुरक्ष रख सकते हैं। अधिकतम अनुरक्ष बॉडी आकार 8 MB है। यदि आप दर सीमा से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। 401 त्रुटि अमान्य या अनुपस्थित API कुंजी को दर्शाती है। 402 त्रुटि का अर्थ है कि आपका पूर्वभुगतान क्रेडिट समाप्त हो गया है। सेवा का उपयोग जारी रखने के लिए कृपया क्रिप्टो के माध्यम से अपना क्रेडिट टॉप अप करें। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है। इसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों टोकन शामिल हैं। अप्रत्याशित शुल्क से बचने के लिए अपने टोकन उपयोग का सावधानीपूर्वक प्रबंधन करें। त्रुटियों से क्रेडिट खर्च नहीं होता है।

cURL

Copycurl https://api.aichatbotunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the steps to deploy this docker container"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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