अनकैप्ड IA API क्विकस्टार्ट

इंस्टॉलेशन और सेटअप

अपनी पसंदीदा भाषा के लिए आधिकारिक SDK इंस्टॉल करें। हमारी API किसी भी मानक OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ काम करती है, इसलिए आप वे लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं जिन पर आप पहले से भरोसा करते हैं। सेटअप प्रक्रिया में प्रोजेक्ट वातावरण में निर्भरता जोड़ने के अलावा कोई विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है।

आपके अनुरोधों को प्रमाणीकृत करने के लिए एक API कुंजी की आवश्यकता होगी। Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करने के तुरंत बाद एक जनरेट करें। कुंरी एक बार आपके स्क्रीन पर दिखाई देती है, इसलिए इसे तुरंत अपनी क्लिपबोर्ड या सुरक्षित भंडारण पर कॉपी करें। अपने प्रीपेड बैलेंस से अनधिकृत उपयोग से बचने के लिए इसे निजी रखें।

कॉन्फ़िगरेशन: base_url और कुंजी

अपने क्लाइंट को हमारे बेस URL की ओर निर्देशित करें और API कुंजी हेडर सेट करें। अपने डैशबोर्ड में प्रदान किए गए विशिष्ट एंडपॉइंट का उपयोग करें। यह सुनिश्चित करता है कि आपके अनुरोध सीधे अनसेंसर्ड मॉडल पर जाएं बिना किसी रूटिंग अस्पष्टता के। बेस URL HTTPS://api.iasemsensura.com/v1 है।

सेट करें Authorization हेडर Bearer YOUR_API_KEY. यह हेडर आपके द्वारा भेजे गए हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है। सही कुली के बिना, API आपकी इनपुट को 401 त्रुटि के साथ अस्वीकार कर देगा। हमेशा सत्यापित करें कि आपकी कुली साइनअप के दौरान दिखाई गई कुली से मेल खाती है।

अपनी पहली रिक्वेस्ट भेजना

कनेक्टिविटी परीक्षण करने के लिए एक सरल चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। मॉडल ID का उपयोग करें uncensored सुनिश्चित करने के लिए कि आपको सही आउटपुट मिले। यह मॉडल असंयमित टेक्स्ट जनरेशन के लिए ट्यून्ड है। यह मानक अस्वीकृतियों के बिना रोलप्ले और वयक्त थीम्स को संभालता है।

आपके लिए शुरुआत करने के लिए यहाँ एक बेसिक cURL उदाहरण है। अपने वास्तविक API कुंजी के साथ प्लेसहोल्डर को बदलें। यह कमांड एक छोटा प्रॉम्प्ट भेजता है और एक प्रत्यतिक्रिया की उम्मीद करता है।

Copycurl https://api.iasemsensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate 200 words of dark fantasy lore"}]
  }'

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस हैंडल करना

वास्तविक समय में टोकन जनरेशन के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें। यह उन एप्लिकेशन के लिए महत्वपूर्ण है जो टेक्स्ट को जनरेट होते ही प्रदर्शित करते हैं। API Server-Sent Events (SSE) के माध्यम से इवेंट लौटाता है। आपको टेक्स्ट के चंक तभी मिलते हैं जब वे उपलब्ध हो जाते हैं।

स्ट्रीमिंग को कुशलता से संभालने के लिए Python SDK का उपयोग करें। लाइब्रेरी कनेक्शन को प्रबंधित करती है और टोकन को आने पर उत्पन्न करती है। इस दृष्टिकोण से अंत उपयोगकर्ताओं के लिए अनुपस्थित विलंबता कम हो जाती है। यह आंशिक परिणामों की तत्काल प्रदर्शित करने की अनुमति भी देता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

संरचित डेटा निष्कर्षण या टूल उपयोग के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें। अपने टूल अनुरोध बॉडी में परिभाषित करें। मॉडल आवश्यक तर्कों के साथ एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाएगा। यह सुविधा मानक पाठ जनरेशन के साथ काम करती है।

आउटपुट को एक विशिष्ट प्रारूप में बाध्य करने के लिए JSON मोड सक्षम करें। सेट करें response_format को {"type": "json_object"}. यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिक्रिया मान्य JSON हो। JavaScript वातावरण के साथ आसान एकीकरण के लिए Node SDK का उपयोग करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

टोकन उपयोग और सीमाओं को समझना

अपनी टोकन खपत और अनुरोध सीमाओं की क्लोज़ निगरानी करें। संदर्भ विंडो प्रति अनुरोध 100,000 टोकन तक समर्थित करती है। इसमें इनपुट प्रॉम्प्ट और जनरेटेड आउटपुट दोनों शामिल हैं। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है जब तक कि आप अन्यथा निर्दिष्ट न करें।

आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। समवर्तिता 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। यदि आप इन सीमाओं से अधिक होते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलेगी। स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं भी इन सीमाओं में गिनी जाती हैं। उपभोग को ट्रैक करने के लिए अंतिम चंक में usage फ़ील्ड का उपयोग करें।

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)