अनरस्ट्रिक्टेड AI उत्पादन चेकलिस्ट
अपने असीमित AI मॉडल को प्रोडक्शन में डालने से पहले, नौ चीज़ें जांचें: संगतता, संदर्भ और आउटपुट सीमाएं, टोकन अंकगणित, भुगतान विकल्प, सामग्री सहिष्णुता, रेट लिमिट, डेटा नीति, कुंई प्रबंधन और त्रुटि हैंडलिंग। यह चेकलिस्ट उस किसी भी प्रदाता के लिए काम करती है जिसका आप मूल्यांकन कर रहे हैं।
सारांश
- उत्पाद कोड लिखने से पहले एक परीक्षण अनुरोध के साथ ओपनएआई संगतता की जांच करें।
- उपयोग फ़ील्ड से लागत की गणना करें: 1M इनपुट टोकन प्रति $0.15 और 1M आउटपुट टोकन प्रति $0.50.
- अपने स्वयं के प्रॉम्प्ट्स पर कंटेंट टॉलरेंस का परीक्षण करें, और अपने उत्पाद के नियम अपने कोड में सेट करें।
- त्रुटि हैंडलिंग की योजना पहले से बनाएं: केवल 429 और 5xx प्रतिक्रियाओं को पुनः प्रयास करें, और 400 या 401 को कभी पुनः प्रयास न करें।
1. पहले OpenAI संगतता की पुष्टि करें
औपचारिक OpenAI SDK को https://unrestrictedllmonline.com/v1, मॉडल आईडी के साथ एक छोटा संदेश भेजें uncensored और उत्तर को choices[0].message.content.
- जाँच करें कि स्ट्रीमिंग सर्वर-सेंट इवेंट्स लौटाता है।
- जाँच करें कि एरर्स JSON के रूप में लौटते हैं जिसमें एक स्टेटस कोड होता है जिस पर आप ब्रांच कर सकते हैं।
2. संदर्भ विंडो और आउटपुट सीमाएँ जाँचें
संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है। डिफ़ॉल्ट आउटपुट लंबाई 2,048 टोकन है, और प्रति अनुरोध अधिकतम 16,000 टोकन है। सेट करें max_tokens उस लंबाई पर सेट करें जो आपके उत्पाद को चाहिए, ताकि लंबे उत्तर गलती से सीमा में न आएं।
एक कॉन्वर्सेशन का परीक्षण करें जो कॉन्टेक्स्ट लिमिट के करीब हो और पुष्टि करें कि रिक्वेस्ट एक क्लियर मैसेज के साथ फेल होती है, सिलेंट कटऑफ के बजाय।
3. टोकन मूल्य निर्धारण अंकगणित का विश्लेषण करें
इनपुट टोकन को $0.15 प्रति 1M से और आउटपुट टोकन को $0.50 प्रति 1M से गुणा करें। परिणाम की तुलना एक दिन के टेस्ट ट्राफिक के दौरान आपके बैलेंस में बदलाव से करें। दोनों संख्याओं को एक छोटे मार्जिन के भीतर सहमत होना चाहिए।
| उदाहरण कॉल | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | लागत |
|---|---|---|---|
| शॉर्ट सवाल | 500 | 200 | $0.0002 |
| लॉंग विश्लेषण | 50,000 | 3,000 | $0.0090 |
4. भुगतान लचीलेपन की पुष्टि करें
टॉप-अप TRC20 पर USDT या Base पर USDC में भुगतान किए जाते हैं, $20 से शुरू। $50 से बोनस क्रेडिट लागू होता है, और क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। बैलेंस शून्य से नीचे नहीं जा सकता, इसलिए एक लूप बग उस राशि पर रुक जाता है जिसे आपने लोड किया है।
तय करें कि आपकी टीम टॉप-अप कैसे करेगी और उपयोग अलर्ट किसको प्राप्त होगा।
5. NSFW सहिष्णुता का कड़ाई से परीक्षण करें
एंडपॉइंट के माध्यम से कानूनी वयस्क, काल्पनिक और विवादास्पद प्रॉम्प्ट का एक निश्चित सेट चलाएं। प्रत्येक अस्वीकृति और टोन में प्रत्येक परिवर्तन को रिकॉर्ड करें, फिर परिणामों की तुलना अपने उत्पाद नियमों से करें।
हमारा मॉडल उन रिक्वेस्ट्स का सीधे जवाब देता है। एकमात्र हार्ड लिमिट किशोरों के साथ यौन सामग्री है, और आपका अपना उत्पाद उन आगे की लिमिट्स जोड़ सकता है जिसे इसके उपयोगकर्ता या कानून आवश्यकता बताते हैं।
6. रेट लिमिट और कंकरेंसी का मूल्यांकन करें
प्रत्येक कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और एक ही समय में 8 अनुरोधों की अनुमति देती है। उन संख्याओं की तुलना अपनी पीक लोड से करें, न कि औसत से, और पुष्टि करने के लिए लिमिट से थोड़ा ऊपर एक बर्स्ट का परीक्षण करें कि प्रतिक्रिया एक स्पष्ट 429 है।
7. गोपनीयता और प्रशिक्षण नीतियों का आकलन करें
प्रॉम्प्ट्स को इस सेवा पर ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल नहीं किया जाता है। फिर भी, अपने उपयोग के मामले के लिए नियमों की पुष्टि करें और तय करें कि आपकी उत्पाद कौन सा व्यक्तिगत डेटा भेजता है। केवल वही स्टोर करें जिसकी आपको आवश्यकता है और लॉगिंग से पहले व्यक्तिगत विवरण हटा दें।
8. अकाउंट और कुंजी प्रबंधन की समीक्षा करें
कुंजी को एक एनवायरनमेंट वेरिएबल में रखें और क्लाइंट कोड में कभी नहीं। खाता पृष्ठ से किसी भी समय इसे रोटेट करें; पुरानी कुंजी तुरंत काम करना बंद कर देती है। प्रत्येक वातावरण के लिए एक कुंजी बनाएं, ताकि टेस्टिंग में लीक से उत्पादन प्रभावित न हो।
9. अपनी एरर हैंडलिंग स्ट्रैटेजी परिभाषित करें
केवल 429 और 5xx प्रतिक्रियाओं पर पुनः प्रयास करें, एक्सपोनेंशियल बैकऑफ और कुल समय पर एक सीमा के साथ। कभी भी 400 या 401 पर पुनः प्रयास न करें, क्योंकि वही अनुरोध फिर से विफल हो जाता है। 402 का मतलब है कि बैलेंस खत्म हो गया है, इसलिए उपयोगकर्ता को एक स्पष्ट संदेश दिखाएं और टीम को सूचित करें।
प्रत्येक विफलता के लिए स्टेटस कोड और अनुरोध id को लॉग करें, ताकि प्रत्येक समस्या की त्वरित ट्रैसिंग की जा सके।
सामान्य प्रश्न
क्या एक असीमित मॉडल उत्पादन के लिए उपयुक्त है?
हाँ, जब उत्पाद नियम आपके अपने कोड में सेट किए जाते हैं और सामग्री आपके अपने प्रॉम्प्ट्स पर परीक्षण की जाती है। मॉडल कानूनी वयस्क और काल्पनिक अनुरोधों का सीधा उत्तर देता है।
मुझे कौन सा मॉडल id उपयोग करना चाहिए?
uncensored का उपयोग करें। यह सेवा पर एकमात्र मॉडल है, इसलिए id नहीं बदलती है।
एक सामान्य अनुरोध की लागत कितनी होती है?
लगभग 500 इनपुट टोकन और 200 आउटपुट टोकन वाली एक छोटी क्वेस्टियन की लागत $0.15 और $0.50 प्रति 1M टोकन पर लगभग $0.0002 है।
शुरू कैसे करें?
Google या ईमेल और पासवर्ड के साथ साइन अप करें। खाता $0.50 के ट्रायल क्रेडिट के साथ शुरू होता है, जो 7 दिनों के लिए मान्य है, और कार्ड की आवश्यकता नहीं है।
अपना API key तुरंत प्राप्त करें
रजिस्टर करें, कुंजी प्राप्त करें, अपने एंडपॉइंट अपडेट करें। पूर्ण इंटीग्रेशन।
