क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड LLMs API इंटीग्रेट करें

आवश्यकताएँ: SDK और पर्यावरण चर

अपनी पसंदीदा भाषा के लिए आधिकारिक OpenAI SDK को इंस्टॉल करें। हम एक होस्टेड, OpenAI-संगत चैट-पूर्णता API प्रदान करते हैं जो किसी भी मानक क्लाइंट के साथ काम करता है। आपको दो वातावरण चर कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है: OPENAI_API_KEY और OPENAI_BASE_URL.

इस सेवा का बेस URL HTTPS://api.llmsunrestricted.com/v1 है। यह URL सुनिश्चित करता है कि आपके अनुरोध हमारी अनकैप्ड इन्फ्रास्ट्रक्चर तक पहुँचें। आपकी API कुंजी आपके प्रीपेड क्रेडिट खाते को प्रमाणीकृत करती है। सेटअप के लिए फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है, बस आपका ईमेल या Google खाता चाहिए।

प्रमाणीकरण: अपनी API कुंजी सेट करना

प्रमाणीकरण साइनअप के दौरान जनरेट की गई एकल API कुंजी पर निर्भर करता है। आप Google या ईमेल के माध्यम से एक खाता बनाते समय तुरंत यह कुंजी प्राप्त करते हैं। इसे क्लाइंट-साइड कोड में उजागर न करने के लिए इसे अपने पर्यावरण चर में सुरक्षित रूप से संग्रहीत करें।

हमारा सिस्टम की को आपके प्रीपेड बैलेंस के खिलाफ वैलिडेट करता है। यदि की अमान्य या एक्सपायर है, तो API एक 401 एरर लौटाता है। आप किसी भी समय एक नई की जनरेट कर सकते हैं, जो पिछली की को बदल देती है। अपने टोकन के अनअथोराइज्ड यूसेज को रोकने के लिए अपनी की को प्राइवेट रखें।

अपना पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध भेजना

/को /v1/chat/completions एंडपॉइंट। मॉडल आईडी uncensored वयस्क और रचनात्मक सामग्री के लिए ट्यून्ड हमारे ओपन-वेट मॉडल तक पहुंचने के लिए। मॉडल कानूनी विषयों को अस्वीकार नहीं करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपको वह आउटपुट मिले जिसकी आप उम्मीद करते हैं।

अपने कनेक्शन और बिलिंग को सत्यापित करने के लिए यहाँ एक बेसिक cURL उदाहरण है।

Copycurl https://api.llmsunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three common use cases for this API"}]
  }'

यह अनुरोध आपके प्रॉम्प्ट की लंबाई के आधार पर इनपुट टोकन खपत करता है। आप केवल वास्तव में प्रसंस्कृत किए गए टोकन के लिए चार्ज होते हैं। अमान्य फॉर्मेटिंग के कारण त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ्त हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE) हैंडल करना

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream को true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से डेटा लौटाता है। यह आपको टोकन को उपयोगकर्ताओं को रियल-टाइम में प्रदर्शित करने की अनुमति देता है, जिससे आपके एप्लिकेशन की अनुभव की जाने वाली विलंबता में सुधार होता है।

टोकन उपयोग आंकड़े स्ट्रीम के अंतिम चंक में शामिल हैं। इससे आपको प्रति अनुरोध सटीक लागत ट्रैक करने की सुविधा मिलती है। स्ट्रीमिंग उन चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है जहां तत्काल प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण है।

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)

सुनिश्चित करें कि आपका क्लाइंट लाइब्रेरी आंशिक रिस्पॉन्स को सही ढंग से संभालती है। स्ट्रीम तब समाप्त होती है जब मॉडल जनरेट करना समाप्त कर देता है या टोकन लिमिट पर पहुंच जाता है।

पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें: तापमान और Top_P

मानक पैरामीटर का उपयोग करके जनरेशन व्यवहार को समायोजित करें। सेट करें temperature यादृच्छिकता को नियंत्रित करने के लिए; निम्न मान आउटपुट को अधिक निर्धारक बनाते हैं। उपयोग करें top_p शब्दावली विविधता को सीमित करने के लिए। ये सेटिंग्स आपको रोलप्ले या रचनात्मक लेखन के लिए अनसेंसर्ड मॉडल को फाइन-ट्यून करने में मदद करती हैं।

आप उपयोग भी कर सकते हैं response_format के साथ {"type": "json_object"} संरचित डेटा के लिए। फ़ंक्शन कॉलिंग द्वारा समर्थित है tools और tool_choice. मॉडल पूरी संदर्भ विंडो के लिए 100,000 टोकन तक समर्थन करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

ये पैरामीटर आपको मॉडल के आउटपुट शैली पर पूर्ण नियंत्रण देते हैं। अपने विशिष्ट उपयोग मामले के लिए सर्वोत्तम संतुलन खोजने के लिए संयोजनों के साथ प्रयोग करें।

टोकन उपयोग और बिलिंग को समझें

बिलिंग कठोरता से पूर्व-भुगतानित है और वास्तविक टोकन उपयोग पर आधारित है। इनपुट टोकन की लागत 1M के लिए $0.15 है, और आउटपुट टोकन की लागत 1M के लिए $0.50 है। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं, बिना किसी मासिक सदस्यता शुल्क के। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, इसलिए आप जब चाहें टॉप-अप कर सकते हैं।

यदि आपका क्रेडिट खत्म हो जाता है, तो API एक 402 त्रुटि लौटाता है। आप USDT (TRC20) या USDC (Base) के माध्यम से टॉप-अप कर सकते हैं, जो $20 से शुरू होता है। बड़े जमा राशि के लिए बोनस लागू होते हैं: $50 से +5%, $100 से +10%, और $200 से +15%। त्रुटियों में क्रेडिट खर्च नहीं होता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

डैशबोर्ड के माध्यम से या API प्रतिक्रिया हेडर्स में टोकन गणना जांचकर अपने उपयोग की निगरानी करें। यह पारदर्शिता सुनिश्चित करती है कि आप अपने विकास लागत पर नियंत्रण बनाए रखें।