क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड LLM API इंटीग्रेट करें

बेस URL और प्रमाणीकरण सेटअप

अपने क्लाइंट को हमारे समर्पित एंडपॉइंट की ओर निर्देशित करें संचार शुरू करने के लिए। बेस URL है https://api.apillmopen.com/v1. यह कॉन्फ़िगरेशन किसी भी मानक OpenAI SDK के साथ अपडेट करके काम करता है base_url पैरामीटर और अपनी अद्वितीय API कुंजी प्रदान करें। आप Google या ईमेल के साथ साइन अप करने के तुरंत बाद यह कुंजी प्राप्त करते हैं। फ़ोन नंबर सत्यापन की आवश्यकता नहीं है। प्रणाली प्रति खाते एक सक्रिय कुंजी की कठोर सीमा लागू करती है। एक नई कुंजी जनरेट करने से पिछली कुंजी स्वचालित रूप से अमान्य हो जाती है। यह आपके विकास वर्कफ़्लो के लिए एक्सेस नियंत्रण को सरल बनाता है।

अपनी पहली चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजना

एक मानक POST अनुरण भेजें /v1/chat/completions टेक्स्ट जनरेट करने के लिए। आपको मॉडल ID को uncensored. सिस्टम मानक पैरामीटर जैसे स्वीकार करता है temperature और top_p यादृच्छिकता को नियंत्रित करने के लिए। आपका इनपुट प्रॉम्प्ट हमारे होस्टेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल के माध्यम से प्रोसेस किया जाता है। परिणाम शुद्ध टेक्स्ट के रूप में लौटते हैं बिना अनावश्यक मेटाडेटा ब्लोट के। यह सीधा दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आप केवल वास्तविक इन्फरेंस टोकन के लिए भुगतान करें। प्रसंस्करण के दौरान त्रुटियां आपके प्रीपेड क्रेडिट नहीं खर्च करतीं। यह शुरुआती विकास चरणों में परीक्षण को अत्यंत किफ़ायती बनाता है।

Python SDK एकीकरण

आधिकारिक Python लाइब्रेरी का उपयोग करके एंडपॉइंट के साथ सहजता से इंटरैक्ट करें। अपने बेस यूआरएल और एपीआई कुंजी के साथ क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें। लाइब्रेरी स्वचालित रूप से JSON सीरियलाइज़ेशन और HTTP ट्रांसपोर्ट हैंडल करती है। आप संवाद इतिहास को परिभाषित करने वाले संदेशों की एक सूज़ा पारित कर सकते हैं। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट जनरेटेड कंटेंट तक आसान पहुंच प्रदान करता है। यह विधि बैकएंड सेवाओं या स्थानीय स्क्रिप्ट्स के लिए आदर्श है। यह कच्चे HTTP अनुरोधों की तुलना में बॉयलरप्लेट कोड को काफी कम करती है। आप आउटपुट शैली पर सूक्ष्म नियंत्रण के लिए विशिष्ट पैरामीटर भी सेट कर सकते हैं।

Node SDK एकीकरण

अपने क्रेडेंशियल्स और बेस URL के साथ Node.js क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। SDK की एसींक्रोनस प्रकृति आधुनिक वेब सर्वरों के साथ अच्छी तरह फिट बैठती है। आप अपने रूट हैंडलरों में प्रतिक्रिया की पूर्क्ति को सीधे अटैड कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण आपके कोड को साफ और पठनीय रखता है। SDK कनेक्शन पूलिंग और पुनरावृत्तियों को कुशलता से प्रबंधित करता है। आप इसे Express या Fastify अनुप्रयोगों में आसानी से एकीकृत कर सकते हैं। यह स्ट्रीमिंग और गैर-स्ट्रीमिंग दोनों प्रतिक्रियाओं का समर्थन करता है। उस मोड को चुनें जो आपके अनुप्रयोग की वास्तुकला के लिए सबसे उपयुक्त हो।

स्ट्रीमिंग और टोकन उपयोग हैंडलिंग सक्षम करना

स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए stream पैरामीटर को true सेट करें। API डेटा को सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से लौटाता है। प्रत्येक चंक में आंशिक पाठ और मेटाडेटा होता है। अंतिम चंक में अनुरोध के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल होता है। इससे आप लागत को रियल-टाइम में ट्रैक कर सकते हैं। स्ट्रीमिंग अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवगत विलंबता को काफी कम करती है। आप पाठ को जनरेट होते ही प्रदर्शित कर सकते हैं। यह उन चैट इंटरफ़ेस के लिए महत्वपूर्ण है जहां प्रतिक्रियाशीलता मायने रखती है। SDKs इवेंट पार्सिंग को आपके लिए स्वचालित रूप से संभालते हैं।

कॉन्टेक्स्ट विंडोस, सीमाएं और त्रुटियां

मॉडल इनपुट और आउटपुट संयुक्त के लिए 100,000 टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक जनरेट कर सकते हैं। यदि आप छोड़ देते हैं max_tokens, डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। आप प्रति मिनट 300 अनुरोधों और प्रति कुंजी आठ समवर्ती अनुरोधों तक सीमित हैं। अनुरोध बॉडी का आकार 8 MB से कम रहना चाहिए। प्रमाणीकरण त्रुटियां 401 स्टेटस कोड लौटाती हैं। अपर्याप्त फंड्स 402 त्रुटि ट्रिगर करते हैं। रेट लिमिट्स 429 प्रतिक्रिया देती हैं। एक सुचारू उपयोगकर्ता अनुभव बनाए रखने के लिए इन कोड्स को दयालुता से हैंडल करें।

cURL

Copycurl https://api.apillmopen.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List dependencies for React 18."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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