विकासकर्ता त्वरित प्रारंभ: बिना सेंसर API

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने base_url को https://api.abliteratedmodels.cc/v1 पर सेट करके शुरू करें। Authorization हेडर में अपनी API कुंजी को Bearer टोकन के रूप में शामिल करके हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करें। आप Get API key पेज पर Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करने के तुरंत बाद एक कुंजी जनरेट कर सकते हैं। कुंजी एक बार प्रदर्शित होती है; इसे अपने एनवायरनमेंट वेरिएबल्स में सुरक्षित रूप से संग्रहीत करें।

• हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• प्रमाणीकरण के लिए कोई अतिरिक्त क्वेरी पैरामीटर आवश्यक नहीं हैं।

सुनिश्चित करें कि आपकी क्लाइंट लाइब्रेरी कस्टम बेस URLs का समर्थन करती है। इससे आपको अपनी कोड संरचना को बदले बिना डिफ़ॉल्ट OpenAI एंडपॉइंट को बदलने की अनुमति मिलती है।

पहला अनुरोध

/v1/chat/completions पर मॉडल ID uncensored के साथ एक POST अनुरोध भेजें। API मानक चैट पूर्णता पैरामीटर स्वीकार करता है। टेक्स्ट अंदर जाता है, टेक्स्ट बाहर आता है। कोई एम्बेडिंग्स या इमेज जनरेशन एंडपॉइंट्स नहीं हैं।

• मॉडल: uncensored
• एंडपॉइंट: POST /v1/chat/completions

कनेक्टिविटी की जाँच करने के लिए निम्नलिखित curl कमांड का उपयोग करें:

कॉपी करेंcurl https://api.abliteratedmodels.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK एकीकरण

औपचारिक OpenAI Python SDK इस API के साथ सीधे काम करता है। सही बेस URL और अपनी कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। यह तापमान और top_p जैसे पैरामीटर पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हुए HTTP विवरणों को अमूर्त करता है।

• OpenAI(base_url=..., api_key=...) का उपयोग करें
• client.chat.completions.create() कॉल करें

यहाँ एक कोडिंग LLM कार्य के लिए न्यूनतम उदाहरण है:

कॉपी करेंfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliteratedmodels.cc/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 एकीकरण

Node.js वातावरण के लिए, openai npm पैकेज का उपयोग करें। हमारे सर्वर की ओर इशारा करने के लिए baseURL कॉन्फ़िगर करें। यह विधि उन बैकएंड सेवाओं या सर्वरलेस फ़ंक्शनों के लिए आदर्श है जहाँ आपको बिना सेंसर मॉडल तक प्रोग्रामेटिक एक्सेस की आवश्यकता है।

• openai पैकेज इंस्टॉल करें
• baseURL को https://api.abliteratedmodels.cc/v1 पर सेट करें

उदाहरण कार्यान्वयन:

कॉपी करेंimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliteratedmodels.cc/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 प्रतिक्रियाएं (SSE)

अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है। टोकन उपयोग के आँकड़े अंतिम चंक में शामिल होते हैं। इससे सामग्री जनरेशन के दौरान अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभूत विलंबता कम हो जाती है।

• stream: true सेट करें
• क्लाइंट या सर्वर पर SSE घटनाओं को पार्स करें

स्ट्रीमिंग के लिए कोड स्निपेट:

कॉपी करेंstream = 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 लिमिट और कॉन्टेक्स्ट विंडो

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समानांतर अनुरोधों की अनुमति देती है। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन है। कोई अलग आउटपुट कैप नहीं है; यदि max_tokens अनसेट है, तो प्रतिक्रिया विंडो के अंत तक चल सकती है। यदि आप सीमा तक पहुँच जाते हैं, तो आपके अनुरोध कतार में लग जाएंगे या विफल हो जाएंगे। 8 समानांतर अनुरोध सीमा के भीतर रहने के लिए कन्करेंसी को प्रबंधित करें। क्रेडिट विवरण के लिए Pricing पृष्ठ देखें।