आवश्यकताएँ: आपकी API कुंजी और बेस URL
अनसेंसर्ड AI API का उपयोग शुरू करने के लिए आपको एक वैध API कुज़र और सही बेस URL की आवश्यकता है। फ़ोन वेरिफ़िकेशन के बिना तुरंत कुज़र प्राप्त करने के लिए Google या ईमेल से साइन अप करें। बेस URL है HTTPS://api.apikeycodex.com/v1। यह एंडपॉइंट आधिकारिक OpenAI SDKs के साथ काम करता है। आपके खाते के लिए केवल एक सक्रिय कुज़र की आवश्यकता होती है। एक नई कुज़र पुरानी कुज़र को प्रतिस्थापित कर देती है। आपको $0.50 ट्रायल क्रेडिट 7 दिनों के लिए मिलता है। त्रुटियां मुफ़्त हैं। अस्वीकृतियों के लिए टोकन नहीं कटते। आपके प्रॉम्प्ट ट्रेनिंग के लिए उपयोग नहीं किए जाते। गोपनीयता सरल है। आपको केवल एक ईमेल प्रदान करना है। अनसेंसर्ड मॉडल वयस्क सामग्री को संभालता है। यह केवल कानूनी रूप से असंगत या किशोर-संबंधित यौन सामग्री को अस्वीकार करता है। अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में इस बेस URL का उपयोग करें।
अपनी पहली चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजना
/v1/chat/completions पर एक POST अनुरोध करें और पाठ आउटपुट प्राप्त करें। मॉडल आईडी को "uncensored" के रूप में भेजें। अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट और उपयोगकर्ता संदेश शामिल करें। अनसेंसर्ड LLM सीधे उत्तर देता है। यह कानूनी वयस्क विषयों को अस्वीकार नहीं करता है। API कुंजी को Authorization हेडर में सेट करें। bearer टोकन प्रमाणीकरण का उपयोग करें। अनुरोध बॉडी में संदेश होते हैं। प्रत्येक संदेश में एक भूमिका और सामग्री होती है। मॉडल पाठ जनरेट करता है। आप प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं। टोकन उपयोग की जांच करें। यह इनपुट और आउटपुट टोकन को गिनता है। बिलिंग पारदर्शी है। आप केवल उपयोग किए गए टोकन के लिए भुगतान करते हैं। त्रुटियों का कोई शुल्क नहीं होता। अनसेंसर्ड मॉडल तेज़ है। यह आपके उपयोग मामले के लिए उपयुक्त है। एक सरल क्वेरी आज़माएं। परिणाम देखें। परीक्षण के लिए curl का उपयोग करें।
curl https://api.apikeycodex.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Create a REST endpoint for user authentication"}]
}'इंटीग्रेशन के लिए Python SDK का उपयोग करना
आधिकारिक openai python पैकेज इंस्टॉल करें। बेस URL को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। API कुंजी को वातावरण में सेट करें। chat.completions.create विधि को कॉल करें। मॉडल "uncensored" पास करें। अपने संदेश प्रदान करें। SDK अनुरूप संभालता है। आपको एक प्रतिक्रिया वस्तु मिलती है। सामग्री तक पहुंचें। टोकन गणति जांचें। अन्सेंसर्ड AI API सहज रूप से काम करता है। यह फ़ंक्शन कॉलिंग सपोर्ट करता है। अनुरूप में टूल्स उपयोग करें। मॉडल निर्देशों का पालन करता है। यह JSON आउटपुट करता है यदि अनुरूप किया जाए। response_format को json_object पर सेट करें। यह मान्य JSON सुनिश्चित करता है। अन्सेंसर्ड मॉडल विश्वसनीय है। यह जटिल प्रॉम्प्ट्स संभालता है। स्ट्रीम या सिंक। अपनी विधि चुनें। Python SDK आसान है। जल्दी एकीकृत करें।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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 क्लाइंट्स के साथ इंटीग्रेट करना
आधिकारिक Node.js SDK का उपयोग करें। बेस URL कॉन्फ़िगर करें। API कुंजी सेट करें। completions एंडपॉइंट को कॉल करें। मॉडल "uncensored" पास करें। अपनी इनपुट संदेश प्रदान करें। अनसेंसर्ड मॉडल प्रतिक्रिया देता है। यह स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है। stream विधि का उपयोग करें। चंक पर पुनरावृत्ति करें। रिस्पॉन्स बनाएं। अनसेंसर्ड AI API कुंजी यहाँ काम करती है। Node.js लोकप्रिय है। यह इंटीग्रेशन मानक है। त्रुटियों को सहजता से हैंडल करें। स्टेटस कोड जांचें। यदि आवश्यक हो तो पुनः प्रयास करें। अनसेंसर्ड मॉडल मजबूत है। यह बड़े इनपुट हैंडल करता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है। इसका पूर्ण उपयोग करें। अनसेंसर्ड LLM तेज़ है। Node.js क्लाइंट अच्छे काम करते हैं। आज ही इंटीग्रेट करें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apikeycodex.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);रियल-टाइम आउटपुट के लिए स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स हैंडल करना
अपने अनुरोध में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API चंक लौटाता है। प्रत्येक चंक में आंशिक पाठ होता है। आने पर चंक को प्रक्रिया करें। uncensored मॉडल कुशलतापूर्वक स्ट्रीम होता है। तुरंत पाठ दिखाएं। uncensored AI API SSE का समर्थन करता है। टोकन उपयोग के लिए अंतिम चंक का उपयोग करें। टोकन को सटीक रूप से गिनें। बिलिंग रियल-टाइम है। केवल उसी के लिए भुगतान करें जिसका आप उपयोग करते हैं। uncensored मॉडल प्रतिक्रियाशील है। यह तेज़ लगता है। स्ट्रीमिंग धारित अंतर्मुखी विलंबता को कम करता है। चैट इंटरफ़ेस के लिए इसका उपयोग करें। uncensored LLM अच्छी तरह काम करता है। Node.js और Python इसका समर्थन करते हैं। स्ट्रीमिंग में त्रुटियों को संभालें। स्ट्रीम को उचित रूप से बंद करें। uncensored मॉडल विश्वसनीय है। अभी स्ट्रीम करें।
stream = 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)सीमाएं, त्रुटियां, और टोकन उपयोग
आप कुंजी प्रति सीमाओं का सामना करते हैं। प्रति मिनट 300 अनुरोध। 8 संवर्धित अनुरोध। 8 MB अनुरोध बॉडी। त्रुटियां 401 लौटाती हैं अमान्य कुंजियों के लिए। 402 क्रेडिट न होने के लिए। 429 रेट लिमिट्स के लिए। त्रुटियों को जल्दी ठीक करें। अपना बैलेंस जांचें। क्रिप्टो के साथ टॉप अप करें। USDT या USDC। बोनस क्रेडिट लागू होता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है। मैक्स आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आवश्यक हो तो max_tokens सेट करें। अनसेंसर्ड मॉडल सीमाओं का सम्मान करता है। बिलिंग पारदर्शी है। त्रुटियां मुफ्त हैं। पे-एज-यू-गो। कोई सब्सक्रिप्शन नहीं। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। अनसेंसर्ड AI API सरल है। इसे आत्मविश्वास से उपयोग करें। उपयोग की निगरानी करें। सीमाओं के भीतर रहें। अनसेंसर्ड LLM शक्तिशाली है। सीमाएं उचित हैं। अपनी कुंजी प्रबंधित करें। यदि आवश्यक हो तो बदलें। प्रति खाता एक कुंजी। सरल नियम। स्पष्ट सीमाएं। कोई हैरानी नहीं।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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)