Abliterated API दस्तावेज़ीकरण
मानक OpenAI-संगत क्लाइंट्स का उपयोग करके मिनटों में अनकेंसर मॉडल API के साथ शुरुआत करें। टेक्स्ट इन करें, बिना सिस्टम प्रॉम्प्ट्स से लड़े बिना अनलिमिटेड टेक्स्ट आउट प्राप्त करें।
प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल
बेस यूआरएल के साथ अपनी API कुंजी का उपयोग करें https://api.llmsabliterated.com/v1. कुंजी साइनअप के तुरंत बाद Google या ईमेल के माध्यम से जनरेट की जाती है, फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। कुंजी को पास करें Authorization हर रिक्वेस्ट के लिए हेडर।
टिप: कुंजी निर्माण के बाद केवल एक बार दिखाई जाती है, इसलिए इसे सुरक्षित रूप से सहेजें। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट खपत नहीं करतीं, लेकिन अमान्य कुंजियां 401 स्थिति लौटाती हैं।
पहला अनुरोध
कनेक्टिविटी सत्यापित करने के लिए एक बेसिक चैट कंप्लीशन भेजें। मॉडल आईडी है uncensored, और अनुरोध मानक POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट।
यह उदाहरण एक सरल प्रॉम्पट भेजता है और एक टेक्स्ट रिस्पॉन्स की उम्मीद करता है। प्रतिस्थापित YOUR_API_KEY अपने वास्तविक कुंजी के साथ।
curl https://api.llmsabliterated.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Find all null values in the sales database"}]
}'प्रतिक्रियाओं में टोकन उपयोग विवरण शामिल हैं। यदि आपके पास क्रेडिट नहीं है, तो API 402 त्रुटि लौटाता है। बेस URL किसी भी OpenAI-compatible क्लाइंट के साथ काम करता है, बस बेस URL कॉन्फ़िगरेशन अपडेट करें।
Python SDK इंटीग्रेशन
आधिकारिक OpenAI Python पैकेज इंस्टॉल करें और क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें। बेस यूआरएल को हमारी सेवा की ओर इशारा करें और मॉडल को सेट करें uncensored.
यह दृष्टिकोण आपको मौजूदा कोडबेस को न्यूनतम परिवर्तनों के साथ उपयोग करने की अनुमति देता है। API मानक पैरामीटर जैसे समर्थित करता है temperature और top_p रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmsabliterated.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)त्रुटि हैंडलिंग में रेट लिमिट (429) या अपर्याप्त फंड (402) को ध्यान में रखना चाहिए। क्रेडिट पूर्वभुगतान किया गया है और कभी समाप्त नहीं होता है, इसलिए आप केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए भुगतान करते हैं।
Node SDK सेटअप
कस्टम बेस URL के साथ OpenAI Node क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। उपयोग करें uncensored सभी कंप्लीशंस के लिए मॉडल आईडी।
Node डेवलपर्स मौजूदा लाइब्रेरीज जैसे का उपयोग कर सकते हैं axios या आधिकारिक SDK स्थिर एकीकरण के लिए। एपीआई कुंजी प्रमाणीकरण हेडर के माध्यम से पास की जाती है।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsabliterated.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);सुनिश्चित करें कि आपका एन्वायरिमेंट वेरिएबल्स कुंजी को सुरक्षित रूप से स्टोर करें। सेवा स्टैंडर्ड JSON रिस्पॉन्स सपोर्ट करती है, जिससे JavaScript में पार्स करना आसान हो जाता है। स्ट्रीमिंग रियल-टाइम आउटपुट के लिए SSE के माध्यम से उपलब्ध है।
SSE के साथ स्ट्रीमिंग
सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध में। API रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए सर्वर-सेंटेड इवेंट्स (SSE) लौटाता है।
प्रत्येक चंक आंशिक पाठ शामिल करता है, जिससे आप आउटपुट को जनरेट होते ही रेंडर कर सकते हैं। अंतिम चंक बिलिंग के उद्देश्य के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल करता है।
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)स्ट्रीमिंग से लंबे प्रतिक्रियाओं के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता कम हो जाती है। यदि उपयोगकर्ता अपनी राय बदल लेता है, तो आप स्ट्रीम को रोक सकते हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, या 2,048 यदि max_tokens अनसेट है।
सीमाएं और त्रुटियां
प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध की दर सीमा का सम्मान करें। समवर्तिता प्रति कुंजी 8 एक साथ अनुरोधों तक सीमित है।
अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। 100,000 टोकन का संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों को कवर करता है। त्रुटियां मानक HTTP स्थिति लौटाती हैं: अमान्य कुंजियों के लिए 401, क्रेडिट न होने के लिए 402, और दर सीमाओं के लिए 429।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या abliterated LLM API मौजूदा OpenAI क्लाइंट्स के साथ संगत है?
हाँ, यह OpenAI के समान एंडपॉइंट और JSON संरचना का उपयोग करता है। आपको बस अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में base URL और API key बदलने की आवश्यकता है। इससे आपको मौजूदा कोडबेस को न्यूनतम बदलावों के साथ उपयोग करने की अनुमति मिलती है।
यदि रेट लिमिट से अधिक हो जाता हूँ तो क्या होता है?
API 429 स्टेटस कोड लौटाता है जिसमें पुनः प्रयास करने के समय का विवरण होता है। सीमा 300 अनुरोध प्रति मिनट और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोध है। आप प्रतिक्रिया हेडर में टोकन गणना के माध्यम से उपयोग की निगरानी कर सकते हैं।
abliterated AI API क्रेडिट और त्रुटियों को कैसे संभालती है?
क्रेडिट केवल सफल टोकन उपयोग के लिए चार्ज किया जाता है, त्रुटियों या अस्वीकृतियों के लिए नहीं। प्रीपेड क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है, और आप क्रिप्टो के साथ टॉप-अप कर सकते हैं। यदि आपका क्रेडिट खत्म हो जाता है, तो अनुरोध 402 त्रुटि लौटाते हैं जब तक कि आप धन नहीं जोड़ते।
अपनी API कुंजी तक पहुंचें
रजिस्टर करें, अपना क्रेडेंशियल कॉपी करें, और अपना बेस URL अपडेट करें। बस यही पूर्ण सेटअप है।