API रेफरेंस और क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

बेस यूआरएल के साथ अपनी API कुंजी का उपयोग करें https://api.chatuncensored.cc/v1. कुंजी को में पास करें Authorization हेडर को Bearer टोकन के रूप में सेट करें। यह सेटअप किसी भी OpenAI-compatible SDK या क्लाइंट के साथ काम करता है।

डैशबोर्ड पर Google या ईमेल के माध्यम से अपनी कुंजी जनरेट करें। इसे सुरक्षित रखें। आपको $0.50 की 7 दिनों के लिए वैध राशि मिलती है। क्रिप्टो से बैलेंस बढ़ाने से पहले कनेक्टिविटी का परीक्षण करने के लिए इसका उपयोग करें।

POST /v1/chat/completions

चैट-कम्प्लीशंस एंडपॉइंट का उपयोग करके मॉडल में पाठ भेजें। मॉडल आईडी को निर्दिष्ट करें uncensored. यह ओपन-वेइट मॉडल कानूनी वयक्त सामग्री के लिए रिफ्यूजल के बिना प्रतिक्रिया देता है।

व्यवहार को निर्देशित करने के लिए अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट शामिल करें। अपने क्वेरी के साथ उपयोगकर्ता संदेश सेट करें। API सीधे टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है।

विविध परिणामों के लिए तापमान या top_p जैसे पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें। मॉडल संयुक्त रूप से 100,000 टोकन तक संदर्भ संभालता है।

त्रुटियाँ जैसे अस्वीकृतियाँ या नेटवर्क समस्याएँ क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। आप केवल सफल टोकन जनरेशन के लिए भुगतान करते हैं।

Python SDK उपयोग

आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी इंस्टॉल करें। बेस यूआरएल को हमारे API की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। एन्वायरनमेंट या क्लाइंट में एपीआई कुंजी सेट करें।

एक क्लाइंट इंस्टेंस बनाएं। मॉडल और संदेशों के साथ chat.completions.create कॉल करें। प्रतिक्रिया वस्तु से सहायक की प्रतिक्रिया प्राप्त करें।

रेट लिमिट या अमान्य कुंजियों के लिए अपवाद हैंडल करें। SDK JSON पार्सिंग और अनुरोध प्रारूपण को सरल बनाता है।

पहले ट्रायल क्रेडिट के साथ परीक्षण करें। उपयोग को बढ़ाने से पहले प्रतिक्रिया संरचना की पुष्टि करें कि यह अपेक्षाओं से मेल खाता है।

Node SDK एकीकरण

OpenAI Node पैकेज को इम्पोर्ट करें। अपने बेस URL और कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। मॉडल को uncensored.

कंप्लीशंस विधि को अपने मेसेज एरे के साथ कॉल करें। जनरेटेड टेक्स्ट प्राप्त करने के लिए रिस्पॉन्स का इंतज़ार करें। यह एasync फंक्शंस के साथ सहजता से काम करता है।

JSON मोड को सेट करके response_format को {"type": "json_object"}. सुनिश्चित करें कि आपका आउटपुट प्रोग्रामेटिक उपयोग के लिए वैध JSON है।

प्रतिक्रिया टोकन के माध्यम से उपयोग की निगरानी करें। अपने पूर्व-भुगतान क्रेडिट का कुशलतापूर्वक प्रबंधन करने के लिए इनपुट और आउटपुट गणना ट्रैक करें।

स्ट्रीमिंग, टूल्स, और JSON मोड

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream true पर सेट करें। सर्वर-सेंट इवेंट्स के माध्यम से चंक प्राप्त करें। कम विलंबता के लिए प्रत्येक टोकन को आते ही प्रोसेस करें।

टूल्स और tool_choice के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है। बाहरी API के लिए स्कीमा परिभाषित करें। मॉडल निष्पादन के लिए संरचित तर्क लौटाता है।

कठोर आउटपुट प्रारूपों के लिए JSON मोड का उपयोग करें। सेट करें response_format वैध JSON प्रतिक्रियाओं को सुनिश्चित करने के लिए। इससे स्वचालित पाइपलाइन में पार्सिंग त्रुटियां कम होती हैं।

इंटरैक्टिव अनुभवों के लिए स्ट्रीमिंग को टूल्स के साथ संयोजित करें। UI को टोकन-दर-टोकन अपडेट करें। रियल-टाइम जनरेशन के साथ उपयोगकर्ताओं को जुड़े रखें।

रेट लिमिट्स और त्रुटि कोड

प्रति की 300 अनुरोध प्रति मिनट की अपेक्षा करें। समानांतर अनुरोधों की सीमा 8 रखें। अनुरोध बॉडी का आकार 8 MB से कम रहना चाहिए।

अपनी API कुंजी सत्यापित करके 401 त्रुटियों को हैंडल करें। टाइपो या समाप्त हो चुकी कुंजियों के लिए जांचें। यदि आवश्यक हो तो पुनः जनरेट करें।

जब क्रेडिट खत्म हो जाए तो 402 प्राप्त करें। USDT या USDC के साथ टॉप अप करें। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते हैं। $200 की जमा राशि पर +15% बोनस जोड़ें।

रेट लिमिट्स पर 429 चेहरा। एक्सपोनेंशियल बैकऑफ लागू करें। निर्दिष्ट विलंबता के बाद पुनः प्रयास करें। विघटन से बचने के लिए उपयोग की निगरानी करें।

cURL

Copycurl https://api.chatuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set user role to beta tester for the new chat interface"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chatuncensored.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatuncensored.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

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)