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OpenAI-संगत अनसेंसर्ड एपीआई, केवल क्रिप्टो।

$0.50ट्रायल क्रेडिट

300प्रति मिनट रिक्वेस्ट

अनसेंसर्ड API को मिनटों में इंटीग्रेट करें

शून्य कॉन्फ़िगरेशन बदलावों के साथ हमारा अनसेंसर्ड API अपने मौजूदा स्टैक में डालें। मानक OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट्स का उपयोग करके मिनटों में एक कार्यरत इंटीग्रेशन प्राप्त करें।

आवश्यकताएँ और बेस URL सेटअप

डैशबोर्ड पर अपनी API कुंजी जनरेट करें। आप Google के साथ साइन इन कर सकते हैं या ईमेल और पासवर्ड का उपयोग कर सकते हैं; फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। आपकी कुंजी तुरंत दिखाई देती है। प्रति खाता केवल एक सक्रिय कुंजी की आवश्यकता होती है। यदि आप एक नई कुंजी जनरेट करते हैं, तो पिछली कुंजी तुरंत रद्द कर दी जाती है। हम एक खाते के लिए एक से अधिक कुंजियां प्रदान नहीं करते हैं।

बेस URL के लिए अपने पर्यावरण चर को कॉन्फ़िगर करें। अपने क्लाइंट को हमारे विशिष्ट एंडपॉइंट की ओर इशारा करें। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध हमारे अनसेंसर्ड मॉडल पर जाएं। हम ट्रैफ़िक को अन्य प्रदाताओं के माध्यम से रूट नहीं करते हैं। बेस URL संगतता के लिए आवश्यक है। आप मानक OPENAI_BASE_URL वेरिएबल।

आपको निर्दिष्ट करने के लिए मॉडल आईडी uncensored. यह एक अलग ओपन-वेइट मॉडल है। यह GPT, क्लॉड, या कोई अन्य वेंडर नहीं है। यह हमारे अपने सर्वरों पर चलता है। यह सुसंगत व्यवहार की गारंटी देता है। आपको अपनी SDK वर्शन बदलने की आवश्यकता नहीं है। कोई भी मानक OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट काम करता है।

curl https://api.unrestrictedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five Rust crates for async networking."}]
  }'

आपका पहला अनुरोध 'uncensored' मॉडल के साथ

कनेक्टिविटी परीक्षण करने के लिए एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। Use the POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट। अपने API कुंजी को इसमें पास करें Authorization हेडर। मॉडल को uncensored. एक सरल सिस्टम प्रॉम्प्ट और एक यूजर मेसेज शामिल करें। रिस्पॉन्स टेक्स्ट कंटेंट लौटाएगा। कानूनी वयस्कों के विषयों के लिए कोई छिपी हुई सामग्री अस्वीकृति नहीं है। लिंगिक सामग्री में किशोर ही एकमात्र कठोर सीमा हैं।

आप तापमान जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं temperature और top_p. ये रचनात्मकता और यादृच्छिकता को नियंत्रित करते हैं। मॉडल तेजी से प्रतिक्रिया देता है। आपको लंबी प्रोसेसिंग प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है। त्रुटियां मानक JSON के रूप में लौटाई जाती हैं। आप उन्हें अपने कोड में संभाल सकते हैं। यह एक शुद्ध टेक्स्ट API है। कोई छवि या ऑडियो जनरेट नहीं होता है। टेक्स्ट आउटपुट पर ध्यान केंद्रित करें। यह कोडिंग और तर्क कार्यों के लिए काम करता है। आपको वही मिलता है जो आप मांगते हैं।

SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream true पर सेट करें। यह जनरेट होते हुए टेक्स्ट के चunks भेजता है। आप Server-Sent Events के माध्यम से इवेंट प्राप्त करते हैं। प्रत्येक चंक में एक आंशिक डेल्टा होता है। अंतिम चंक में टोकन उपयोग शामिल होता है। यह बिलिंग की सटीकता के लिए महत्वपूर्ण है। आप अपने UI को रियल-टाइम में अपडेट कर सकते हैं। उपयोगकर्ता तुरंत टोकन दिखाई देखते हैं। इससे देरी कम महसूस होती है। मॉडल इसे मूल रूप से सपोर्ट करता है। आपको प्रॉक्सी की आवश्यकता नहीं है। हैंडल करें done स्ट्रीम बंद करने के लिए इवेंट। यह प्रतिक्रिया के अंत को चिह्नित करता है। टोकन गणना आखिरी चंक में होती है। इसका उपयोग अपनी क्रेडिट उपयोगिता ट्रैक करने के लिए करें। त्रुटियों को भी स्ट्रीम किया जा सकता है। अपने लूप में उन्हें सहजता से हैंडल करें।

stream = 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)

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

संरचित डेटा निष्कर्षण के लिए टूल्स का उपयोग करें। अपने फ़ंक्शन अनुरोध में परिभाषित करें। मॉडल JSON प्रारूप में तर्क लौटाता है। आप सख्त JSON आउटपुट को भी मजबूर कर सकते हैं। सेट करें response_format को {"type": "json_object"}. यह हर बार मान्य JSON सुनिश्चित करता है। यह प्रतिक्रियाओं को पार्स करने के लिए आदर्श है। उपयोग tool_choice व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए। एक विशिष्ट फंक्शन को फोर्स करें या मॉडल को निर्णय लेने दें। यह मानक टूल स्कीमा के साथ काम करता है। आपको कस्टम पार्सर की आवश्यकता नहीं है। आउटपुट स्थिर है। यदि स्कीमा स्पष्ट है तो त्रुटियां दुर्लभ हैं। अपने JSON को क्लाइंट साइड पर सत्यापित करें। यह सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत जोड़ता है।

from openai import OpenAI

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

लिमिट्स और एरर्स हैंडल करना

प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा है। यह प्रति API कुंजी है। आप 8 समवर्ती अनुरोध चला सकते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए। इन सीमाओं को पार करने पर 429 त्रुटि लौटाई जाती है। एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ के साथ पुनः प्रयास करें। 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। अपनी क्रेडेंशियल जांचें। 402 त्रुटि अपर्याप्त क्रेडिट का संकेत देती है। जारी रखने के लिए क्रिप्टो के माध्यम से टॉप-अप करें। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है। इसमें प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन शामिल हैं। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। सेट max_tokens ट्रंकेशन से बचने के लिए। त्रुटियां क्रेडिट नहीं खाती हैं। आप केवल सफल टोकन के लिए भुगतान करते हैं। यह पारदर्शी है। कोई छिपा शुल्क लागू नहीं होता है। रिफ्यूज़ल मुफ्त हैं। आपका क्रेडिट बैलेंस सटीक रूप से अपडेट होता है।

import OpenAI from "openai";

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

कोड में टोकन मूल्य निर्धारण को समझना

इनपुप टोकन की कीमत 1 मिलियन प्रति $0.15 है। आउटपुट टोकन की कीमत 1 मिलियन प्रति $0.50 है। आप केवल अपनी खपत के लिए भुगतान करते हैं। क्रेडिट पूर्वभुगतान है। यह कभी समाप्त नहीं होता। त्रुटियां मुफ्त हैं। इसका मतलब है कि विफल अनुरोध आपको चार्ज नहीं करते हैं। आप अपने कोड में लागत का अनुमान लगा सकते हैं। टोकन गणना को दर से गुणा करें। प्रति अनुरोध उपयोग ट्रैक करें। यह बजट को सटीक बनाने में मदद करता है। हम API कॉल्स के लिए चार्ज नहीं करते। हम टोकन के लिए चार्ज करते हैं। अंतिम चंक उपयोग दिखाता है। इसका उपयोग अपने स्थानीय बैलेंस को अपडेट करने के लिए करें। कोई सदस्यता शुल्क लागू नहीं होता। कोई मासिक लागत नहीं। आप अपने खर्च पर नियंत्रण रखते हैं। जब जरूरत हो टॉप-अप करें। क्रिप्टो भुगतन तत्काल हैं। TRC20 पर USDT या Base पर USDC। एक छोटी राशि से शुरू करें। ट्रायल आपको $0.50 देता है। इसका उपयोग टेस्ट करने के लिए करें। यह 7 दिनों के लिए चलता है। बस साइन अप करें और जाएं।

सामान्य प्रश्न

अनरस्ट्रिक्टेड LLM ऑनलाइन API के लिए बेस यूआरएल क्या है?

अपने बेस URL के रूप में HTTPS://api.unrestrictedllmonline.com/v1 का उपयोग करें। यह किसी भी OpenAI-संगत SDK के साथ काम करता है। अपने क्लाइंट में _base_url चर बदलें। आपकी API कुंजी अनुरोधों को प्रमाणीकृत करती है। मॉडल ID हमेशा uncensored होती है। यह सुनिश्चित करता है कि आप हमारे अनकैप्सड मॉडल तक पहुँचते हैं। कोई रूटिंग या प्रॉक्सी शामिल नहीं है। अनुरोध सीधे हमारे सर्वरों पर जाते हैं। इससे लेटेंसी कम होती है। आपको स्थिर प्रदर्शन मिलता है। URL स्थिर है। सभी एंडपॉइंट्स के लिए इसका उपयोग करें।

अपने इंटीग्रेशन में रेट लिमिट्स और त्रुटियों को कैसे हैंडल करें?

आपकी अनुमति प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित है। Concurrent अनुरोध 8 तक सीमित हैं। यदि आप इससे अधिक करते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। अपने कोड में एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ लागू करें। 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। अपने क्रेडेंशियल जांचें और यदि आवश्यक हो तो पुनः जनरेट करें। 402 त्रुटि का संकेत कम क्रेडिट की ओर है। जारी रखने के लिए क्रिप्टो के माध्यम से टॉप-अप करें। त्रुटियों से टोकन क्रेडिट खर्च नहीं होता है। आप केवल सफल टोकन जनरेशन के लिए भुगतान करते हैं। इससे बजट की भविष्यवाणी करने में आसानी होती है। अपने लूप में त्रुटियों को दयालुता से हैंडल करें।

क्या अनकैप्ड मॉडल स्ट्रीमिंग और फंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है?

हाँ, API सर्वर-सेंट इवेंट्स (Server-Sent Events) के माध्यम से स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है। आप रियल-टाइम में टेक्स्ट के चंक प्राप्त करते हैं। अंतिम चंक में टोकन उपयोग डेटा शामिल होता है। फंक्शन कॉलिंग भी समर्थित है। अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल स्ट्रक्चर्ड आर्गुमेंट्स लौटाता है। आप स्ट्रिक्ट आउटपुट के लिए JSON मोड फोर्स कर सकते हैं। यह स्टैंडर्ड टूल स्कीमा के साथ काम करता है। डायनामिक एप्लिकेशन के लिए इन फीचर्स का उपयोग करें। स्ट्रीमिंग प्रतीत होने वाली लेटेंसी को कम करती है। फंक्शन कॉलिंग कॉम्प्लेक्स वर्कफ्लो को सक्षम बनाती है। दोनों OpenAI SDKs के साथ पूरी तरह कम्पैटिबल हैं।

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