API दस्तावेज़ीकरण और क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

शुरुआत करें सेट करके अपनी API कुंजी में Authorization हेडर। बेस यूआरएल का उपयोग करें https://api.gptuncensoredapi.com/v1 सभी अनुरोधों के लिए। यह मानक SDKs के साथ काम करता है। साइनअप के तुरंत बाद आपको एक कुंजी मिलती है। फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। बस Google या ईमेल लॉगिन। आपकी कुंजी वह एकमात्र चीज है जिसे आपको भेजने की आवश्यकता है।

अपनी कुंजी सुरक्षित रखें। यह आपकी प्रीपेड क्रेडिट तक एक्सेस प्रदान करती है। त्रुटियों में क्रेडिट नहीं खर्च होता। अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। केवल सफल कम्प्लीशन्स पर टोकन चार्ज होते हैं। मॉडल आईडी है uncensored. यह GPT नहीं है। यह एक स्वतंत्र ओपन-वेट मॉडल है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions. अपने संदेशों के सरल शामिल करें। मॉडल को uncensored. API टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं लौटाता है। यह 100,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट तक समर्थन करता है। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। सेट करें max_tokens यदि आपको कम चाहिए। यह एंडपॉइंट आपकी सभी text जनरेशन आवश्यकताओं को संभालता है।

सिस्टम और उपयोगकर्ता भूमिकाओं के साथ अपने प्रॉम्प्ट को संरचित करें। मॉडल सीधे प्रतिक्रिया देता है। कोई अतिरिक्त फॉर्मेटिंग नहीं। बस कच्चा टेक्स्ट आउटपुट। आप तापमान जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं। यह आपको रचनात्मकता पर नियंत्रण देता है। कहानियों या डेटा निष्कर्षण के लिए इसका उपयोग करें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और उपयोग डेटा

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. आप उन्हें जनरेट होते हुए चंक प्राप्त करते हैं। इससे अनुभवजन्य विलंबता कम हो जाती है। अंतिम चंक में उपयोग डेटा होता है। यह इनपुट और आउटपुट टोकन दिखाता है। आप लागत का वास्तविक समय में ट्रैकिंग कर सकते हैं। यह बिलिंग सटीकता के लिए महत्वपूर्ण है।

स्ट्रीम क्लोजर को सहजता से हैंडल करें। त्रुटियाएं प्रवाह में बाधा डाल सकती हैं। सांख्यिकी प्राप्त करने के लिए हमेशा अंतिम चंक की जांच करें। यह टोकन उपयोग को डिबग करने में मदद करता है। स्ट्रीमिंग सभी पैरामीटर के साथ काम करती है। यह चैट इंटरफेस के लिए अनुशंसित तरीका है।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

मॉडल फंक्शंस को कॉल कर सकता है। tool_choice व्यवहार लागू करने के लिए। JSON मोड response_format. सख्त JSON आउटपुट जनरेट करें। यह स्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए उपयोगी है। विश्वसनीयता के लिए टूल्स को JSON के साथ जोड़ें।

संदेशों में टूल परिभाषाएं पास करें। मॉडल तर्कों के साथ प्रतिक्रिया देता है। अपने कोड में इन्हें पार्स करें। यह जटिल वर्कफ़्लो को सक्षम बनाता है। अपने फंक्शन स्कीमा को सरल रखें। गहरी नेस्टिंग से बचें। इससे सफलता की दरें बढ़ती हैं।

पैरामीटर: तापमान, Top P, और Seeds

समायोजित करें temperature रचनात्मकता के लिए। निम्न मान अधिक निश्चित होते हैं। Use top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए। सेट करें seed पुनरुत्पादनीय परिणामों के लिए। ये पैरामीटर आउटपुट क्वालिटी को प्रभावित करते हैं। अलग-अलग संयोजनों के साथ प्रयोग करें। पाएं कि आपके उपयोग मामले के लिए क्या काम करता है। स्टॉप सीक्वेंस भी समर्थित हैं।

उपस्थिति और आवृत्ति पेनल्टी मदद करती हैं। वे दोहराव कम करते हैं। लंबे संदर्भों के लिए इन्हें उपयोग करें। सर्वोत्तम परिणामों के लिए इन्हें फाइन-ट्यून करें। मॉडल स्पष्ट निर्देशों के प्रति अच्छी प्रतिक्रिया देता है। पैरामीटर मानक OpenAI प्रारूप में हैं।

रेट लिमिट्स और अनुरोध बाधाएँ

आपको प्रति मिनट 300 अनुरोध मिलते हैं। अधिकतम 8 समवर्ती अनुरोध। अनुरोध बॉडी सीमा 8 MB है। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है। त्रुटियां मुफ्त हैं। अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। केवल वैध पूर्णताएं क्रेडिट चार्ज करती हैं। अपनी उपयोगिता पर नज़र रखें। API कुंजी खाते के लिए अद्वितीय है। यदि आवश्यक हो तो सीमाओं को रीसेट करने के लिए इसे बदलें।

बैकऑफ के साथ 429 त्रुटियां हैंडल करें। 401 का अर्थ अमान्य कुंजी है। 402 का अर्थ कोई क्रेडिट नहीं है। क्रिप्टो के माध्यम से टॉप अप करें। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते हैं। बोनस क्रेडिट का बुद्धिमानी से उपयोग करें। वे हमेशा के लिए रहते हैं।

cURL

Copycurl https://api.gptuncensoredapi.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 linux terminal commands"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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