क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड LLM API इंटीग्रेट करें

औपचारिक OpenAI SDK इंस्टॉल करें

प्रमाणीकरण और प्रारूपण हैंडल करने के लिए मानक लाइब्रेरी का उपयोग करें। यह दृष्टिकोण आपके मौजूदा कोडबेस के साथ संगतता सुनिश्चित करता है, बिना नए क्लाइंट इंटरफ़ेस को सीखे।

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

SDK रीट्राइज़ और JSON सीरियलाइजेशन को स्वचालित रूप से प्रबंधित करता है। आपको बुनियादी टेक्स्ट जनरेशन कार्यों के लिए कस्टम HTTP हैंडलर लिखने की आवश्यकता नहीं है।

अपने base URL और API key को कॉन्फ़िगर करें

अपने क्लाइंट को हमारे विशिष्ट एंडपॉइंट की ओर निर्देशित करें ताकि अनफिल्टर्ड मॉडल तक पहुंच प्राप्त की जा सके। मानक OpenAI यूआरएल हमारे समर्पित असीमित इनफरेंस इंजन तक नहीं पहुंचेंगे।

सेट करें base_url को https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1 और डैशबोर्ड से अपना कुंजी डालें। मॉडल पहचानकर्ष हमेशा uncensored.

अपना पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध

कंटेंट फ़िल्टर्स के बिना टेक्स्ट जनरेट करने के लिए एक प्रत्यक्ष POST अनुरोध करें। यह उदाहरण कच्चे HTTP इंटरैक्शन को दिखाने के लिए cURL का उपयोग करता है।

Copycurl https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 5 linux commands for disk usage"}]
  }'

एक संदेश भेजें और एक कॉल में एक पूर्ण प्रतिक्रिया प्राप्त करें। मॉडल पाठ लौटाता है जो मानक कॉर्पोरेट गार्डरेल्स को बायपास करता है।

वास्तविक समय में टोकन आउटपुट के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें

टोकन को जनरेट होते ही उपभोग करके अनुभूत विलंबता कम करें। स्ट्रीमिंग लंबी-प्रारूप रोलप्ले या रचनात्मक लेखन के लिए तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान करती है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

टोकन को वास्तविक समय में प्रदर्शित करने के लिए स्ट्रीम पर पुनरावृत्ति करें। अंतिम चंक में बिलिंग के लिए कुल टोकन उपयोग होता है।

फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का उपयोग करें

प्रोग्रामेटिक उपयोग या बाहरी टूल्स को गतिशील रूप से निष्पादित करने के लिए अपने आउटपुट को संरचित करें। दोनों मोड अनसेंसर्ड वातावरण के भीतर समर्थित हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

टूल्स परिभाषित करें या JSON प्रतिक्रियाओं को बाध्य करें response_format. मॉडल अपनी असीमित प्रकृति बनाए रखते हुए आपके स्कीमा का पालन करता है।

त्रुटियों को हैंडल करें और उपयोग जांचें

अपने प्रीपेड क्रेडिट और दर सीमाओं को प्रबंधित करने के लिए प्रतिक्रिया कोड की निगरानी करें। 401 जैसी त्रुटियां अमान्य कुंजी को संकेत करती हैं, जबकि 402 खाली क्रेडिट को दर्शाता है।

रेट लिमिट 300 अनुरोध प्रति मिनट है। इससे अधिक होने पर 429 त्रुटि ट्रिगर होती है। आपकी संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन तक फैली होती है, जिसमें प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन होता है।

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)