क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड चैट पूर्णताएं

बेस URL और प्रमाणीकरण

अफ़िल्टर किए गए AI एंडपॉइंट के लिए बेस यूआरएल HTTPS://api.venicepricing.com/v1 है। आप API कुंजी को Authorization हेडर में Bearer टोकन के रूप में पास करके प्रमाणीकरण करते हैं। यह सेटअप आधिकारिक OpenAI SDKs और किसी भी OpenAI-compatible क्लाइंट के साथ काम करता है, बस base_url और API कुंजी को बदलकर। आप 'Get API key' पृष्ठ पर Continue with Google या ईमेल और पासवर्ड का उपयोग करके तुरंत अपनी कुंजी जनरेट कर सकते हैं। इस तेज़ प्रक्रिया के लिए फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। कुंटी निर्माण के तुरंत बाद दिखाई जाती है, इसलिए आप तुरंत परीक्षण शुरू कर सकते हैं। आपके पास प्रति खाता केवल एक सक्रिय कुंजी हो सकती है, लेकिन आप इसे किसी भी समय प्रतिस्थापित कर सकते हैं।

एक चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजें

POST /v1/chat-completions एंडपॉइंट पर एक सरल टेक्स इन, टेक्स आउट रिक्वेस्ट भेजें। uncensored मॉडल ID का उपयोग करें ताकि बिना किसी अस्वीकृति के ट्यून्ड ओपन-वेट मॉडल तक पहुँच सकें। रिक्वेस्ट बॉडी में आपके प्रॉम्प्ट कंटेंट के साथ messages एरे शामिल होना चाहिए। आप इसे तुरंत curl कमांड के साथ टेस्ट कर सकते हैं। यह सीधा दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आप हमारे uncensored LLM सेवा के लिए सही एंडपॉइंट का उपयोग कर रहे हैं। त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ्त हैं, इसलिए आप केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए भुगतान करते हैं। याद रखें कि मॉडल कानूनी वयस्क या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है। यह GPT, Claude या किसी अन्य वेंडर का मॉडल नहीं है। यह हमारे अपने सर्वर पर चलता है।

मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें

आप तापमान, top_p, stop, और seed जैसे पैरामीटर का उपयोग करके मॉडल व्यवहार को समायोजित कर सकते हैं। ये सेटिंग्स आपको प्रतिक्रियाओं में रचनात्मता और निर्धारकता को नियंत्रित करने की अनुमति देती हैं। संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन तक समर्थन करती है। प्रत्येक अनुरोध अधिकतम 16,000 टोकन आउटपुट कर सकता है, या 2,048 यदि आप max_tokens सेट नहीं करते हैं। टूल्स और tool_choice के माध्यम से फ़ंक्शन कॉलिंग भी समर्थित है। यह लचीलापन आपको सब्सक्रिप्शन की आवश्यकता के बिना जटिल इंटरैक्शन बनाने की अनुमति देता है। आप आउटपुट को अपने विशिष्ट उपयोग मामले के साथ पूरी तरह से मेल खाने के लिए सूक्ष्म रूप से समायोजित कर सकते हैं। मॉडल विभिन्न पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन केAcross स्थिर रहता है।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को हैंडल करें

अपने अनुरोध में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API वास्तविक समय में टोकन वितरण के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से प्रतिक्रियाएं लौटाता है। आप स्ट्रीम के अंतिम चंक में टोकन उपयोग की ट्रैकिंग कर सकते हैं। यह सुविधा उन एप्लिकेशन के लिए आदर्श है जिन्हें तत्क प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। स्ट्रीमिंग उपयोगकर्ताओं के लिए लंबी प्रतिक्रियाओं की प्रतीक्षा करते समय धारित अंतर्मुखी विलंबता को कम करने में मदद करता है। आप अपनी पसंदीभाषा में स्ट्रीम डेटा को पार्स कर सकते हैं। API कुंजी स्ट्रीम अवधि के दौरान मान्य रहती है। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियों को बिना क्रेडिट खोए सहजता से संभाला जाता है। यह उच्च-थ्रूपुट परिदृश्यों के लिए कुशल है।

फंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें

फंक्शन कॉलिंग क्षमताओं को सक्षम करने के लिए अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल आपके टूल डिफिनिशंस से मेल खाने वाला स्ट्रक्चर्ड डेटा लौटा सकता है। यह फीचर फंक्शन एक्जीक्यूशन पर सटीक नियंत्रण के लिए tool_choice का समर्थन करता है। आप बाहरी APIs को इंटीग्रेट कर सकते हैं या जटिल डेटा ट्रांसफॉर्मेशन कर सकते हैं। अनसेंसर्ड मॉडल टूल डिफिनिशंस को बिना अनावश्यक रिफ्यूजल के विश्वसनीय तरीके से संभालता है। आप एक ही रिक्वेस्ट में कई टूल्स परिभाषित कर सकते हैं। API टूल कॉल्स को प्रोसेस करता है और उचित आउटपुट लौटाता है। यह क्षमता एडवांस्ड एजेंट वर्कफ्लो के लिए सेवा को उपयुक्त बनाती है। आप किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल SDK के साथ फंक्शन कॉलिंग टेस्ट कर सकते हैं।

JSON प्रतिक्रियाओं का फॉर्मेट

response_format को json_object पर सेट करें ताकि मॉडल वैध JSON लौटाए। इससे आपके एप्लिकेशन कोड में निरंतर पार्सिंग सुनिश्चित होती है। आप इस फीचर का उपयोग संरचित डेटा निष्कर्षण या API प्रतिक्रियाओं के लिए कर सकते हैं। मॉडल JSON सिंटैक्स नियमों का कड़ाई से पालन करता है। यह फॉर्मेट आपके कोड में पोस्ट-प्रोसेसिंग की आवश्यकता कम करता है। आप प्राप्त होते ही आउटपुट की सत्यापित कर सकते हैं। uncensored AI API इस फॉर्मेट को अतिरिक्त शुल्क के बिना सपोर्ट करता है। त्रुटियों के लिए चार्ज नहीं किया जाता, इसलिए आप स्वतंत्र रूप से प्रयोग कर सकते हैं। यह फीचर अन्य सिस्टम के साथ विश्वसनीय एकीकरण के लिए आवश्यक है।

cURL

Copycurl https://api.venicepricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the cost of a vaporetto ticket"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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