Open WebUI और n8n: चैट को एक बिना सेंसर API से जोड़ें

आप क्या सेटअप कर रहे हैं

यदि आप openwebui how to chat n8n टाइप करके यहाँ पहुँचे हैं, तो आप संभवतः दो संबंधित चीज़ें करने का प्रयास कर रहे हैं: Open WebUI में एक मॉडल से बात करना, और n8n वर्कफ़्लो से उसी मॉडल को कॉल करना। दोनों टूल्स किसी भी सर्वर की ओर इशारा कर सकते हैं जो OpenAI चैट पूर्णता प्रारूप का पालन करता है, इसलिए एक खाता दोनों को कवर करता है।

Open WebUI एक सेल्फ-होस्टेड चैट इंटरफ़ेस है। n8n एक वर्कफ़्लो ऑटोमेशन टूल है जहाँ आप नोड्स को एक साथ जोड़ते हैं। उनके पीछे API दोनों मामलों में समान है:

• बेस URL: https://api.nofilteraichat.com/v1
• मॉडल आईडी: uncensored
• प्रमाणीकरण: एक Authorization: Bearer हेडर जो आपकी कुंजी धारण करता है

सबसे पहले आपको एक कुंजी चाहिए। API कुंजी पृष्ठ साइन-अप और एक-क्लिक $0.50 ट्रायल क्रेडिट की प्रक्रिया बताता है, जो नीचे दिए गए सभी परीक्षणों के लिए पर्याप्त है।

भाग एक: Open WebUI

विकल्प ए: एडमिन पैनल

यदि Open WebUI पहले से चल रहा है, तो एक एडमिन के रूप में साइन इन करें और प्रशासन सेटिंग्स, फिर कनेक्शन खोलें। इन मानों के साथ एक नया ओपनएआई API कनेक्शन जोड़ें:

1. URL: https://api.nofilteraichat.com/v1
2. कुंजी: आपकी API कुंजी
3. सहेजें, और यदि आपका संस्करण एक सत्यापन बटन प्रदान करता है तो उसका उपयोग करें।

मेनू नाम रिलीज़ के बीच थोड़े बदल जाते हैं, इसलिए उस सेक्शन की तलाश करें जो OpenAI-शैली कनेक्शन की सूची दिखाता है। सेव करने के बाद, एक नई चैट शुरू करें और मॉडल पिकर खोलें। मॉडल uncensored दिखाई देना चाहिए, क्योंकि Open WebUI सूची को GET /v1/models से लोड करता है।

विकल्प बी: डॉकर में एन्वायरमेंट वेरिएबल्स

यदि आप नई शुरुआत कर रहे हैं, तो कंटेनर लॉन्च करते समय सेटिंग्स पास करें:

Copydocker run -d --name open-webui -p 3000:8080 \
  -e OPENAI_API_BASE_URL="https://api.nofilteraichat.com/v1" \
  -e OPENAI_API_KEY="$NOFILTER_API_KEY" \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

http://localhost:3000 खोलें, पहला स्थानीय खाता बनाएं, और मॉडल पिकर में उपलब्ध होगा। ध्यान दें कि Open WebUI कनेक्शन सेटिंग्स को पहली लॉन्च के बाद अपने डेटाबेस में संग्रहीत करता है। यदि आप बाद में चर बदलते हैं और कुछ नहीं होता है, तो एडमिन पैनल में कनेक्शन को संपादित करें।

चैट को ट्यूनिंग करना

चैट कंट्रोल में आप तापमान, top_p, स्टॉप सीक्वेंस और सिस्टम प्रॉम्पट सेट कर सकते हैं। ये मॉडल को पास हो जाते हैं। फिक्शन और रोलप्ले के लिए, 0.7 और 1.0 के बीच तापमान अधिक जीवंत लेखन देता है। तथ्यात्मक प्रश्नों के लिए, कम जाएं। यदि मॉडल वाक्यों को दोहराना शुरू कर दे, तो फ्रीक्वेंसी पेनल्टी को थोड़ा बढ़ाएं।

भाग दो: ओपनएआई नोड के साथ n8n

n8n में एक नेटिव ओपनएआई क्रेडेंशियल है। इसकी कॉन्फ़िगरेशन में एक बेस URL फ़ील्ड होता है, जो आधिकारिक सर्वर पर डिफ़ॉल्ट होता है। इसे बदलें और नोड आपके एंडपॉइंट से बात करेगा:

1. n8n में, ओपनएआई प्रकार का एक नया क्रेडेंशियल बनाएं।
2. अपनी API कुंजी पेस्ट करें।
3. Base URL को https://api.nofilteraichat.com/v1 पर सेट करें।
4. सहेजें और क्रेडेंशियल को एक ओपनएआई चैट मॉडल नोड या AI एजेंट वर्कफ़्लो से जोड़ें।

यह शर्त मॉडल फ़ील्ड है। कुछ नोड्स मॉडल सूची से भरे एक ड्रॉपडाउन दिखाते हैं, और कुछ चयनों को ज्ञात नामों तक सीमित कर देते हैं। यदि आप uncensored का चयन नहीं कर सकते, तो फ़ील्ड को एक्सप्रेशन मोड पर स्विच करें और ID को हाथ से टाइप करें। यदि आपका n8n संस्करण अभी भी इसे अस्वीकार करता है, तो अगले खंड में दिए गए HTTP Request दृष्टिकोण का उपयोग करें, जिसमें कोई ऐसी प्रतिबंध नहीं है।

क्रेडेंशियल काम करने के साथ, आप चैट मॉडल को एक AI एजेंट नोड से जोड़ सकते हैं और उसे टूल्स दे सकते हैं। फ़ंक्शन कॉलिंग API द्वारा समर्थित है (tools, tool_choice, और परिणाम role: "tool" के रूप में)। किसी भी ओपन-वेट मॉडल की तरह, एजेंट का परीक्षण वास्तविक इनपुट पर करें और टूल विवरण छोटे और शाब्दिक रखें।

भाग तीन: HTTP रिक्वेस्ट नोड से चैट

सबसे भरोसेमंद विकल्प एक साधारण HTTP रिक्वेस्ट नोड है। यह दिखाता है कि क्या भेजा गया है, और यह हर n8n संस्करण में काम करता है। नोड को इस तरह कॉन्फ़िगर करें:

• विधि: POST
• URL: https://api.nofilteraichat.com/v1/chat/completions
• प्रमाणीकरण: हेडर प्रमाणीकरण, नाम Authorization और मान Bearer YOUR_KEY के साथ (इसे क्रेडेंशियल के रूप में संग्रहीत करें, नोड में नहीं)
• बॉडी भेजें: ऑन, कंटेंट टाइप JSON

यूजर टेक्स्ट के लिए एक एक्सप्रेशन का उपयोग करते हुए, बॉडी को निम्नलिखित के सेट करें:

Copy{
  "model": "uncensored",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "You are a concise story assistant for adult fiction writers." },
    { "role": "user", "content": "{{ $json.prompt }}" }
  ],
  "temperature": 0.8,
  "max_tokens": 600
}

जवाब का टेक्स्ट choices[0].message.content पर स्थित है। अगले नोड में, इसे एक्सप्रेशन {{ $json.choices[0].message.content }} के साथ पढ़ें। उसी रिस्पॉन्स में एक usage ब्लॉक भी होता है, इसलिए आप टोकन काउंट को एक शीट या डेटाबेस में लॉग कर सकते हैं।

एक सामान्य वर्कफ़्लो में एक वेबहुक ट्रिगर, यह HTTP नोड और एक रिप्लाई नोड होता है जो टेक्स्ट लौटाता है। एक अन्य सामान्य वर्कफ़्लो स्प्रेडशीट से रो पढ़ता है, प्रत्येक के लिए एक ड्राफ़्ट जनरेट करता है और परिणाम वापस लिखता है। आप curl के साथ n8n के बाहर भी अनुरोध का परीक्षण कर सकते हैं:

Copycurl https://api.nofilteraichat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NOFILTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"uncensored","messages":[{"role":"user","content":"Say hello in five words."}]}'

n8n में लिमिट्स, रीट्राइज़ और बैच

एक पूर्ण कुंजी 8 समानांतर अनुरोध और प्रति मिनट 300 अनुरोध की अनुमति देती है; एक ट्रायल कुंजी 2 और 60 की अनुमति देती है। n8n इन संख्याओं को आसानी से तोड़ सकता है, क्योंकि एक नोड प्रत्येक आने वाले आइटम को प्रोसेस करता है और उन्हें जल्दी फायर कर सकता है।

HTTP Request नोड में, Options खोलें और Batching का उपयोग करें: बैच आकार 4 या 6 और अंतराल एक या दो सेकंड सेट करें। नोड Settings के तहत, Retry On Fail को चालू करें जिसमें 3 प्रयास और 5000 ms की प्रतीक्षा हो। यह API व्यवहार से मेल खाता है: जब यह संक्षिप्त रूप से ओवरलोड होता है, तो यह Retry-After: 5 हेडर के साथ HTTP 429 लौटाता है। अन्य 429 कोड आपको बताते हैं कि आपने कौन सी सीमा को छुआ है: rate_limited का अर्थ है प्रति मिनट बहुत अधिक अनुरोध, concurrency का अर्थ है एक साथ बहुत अधिक।

स्ट्रीमिंग के लिए एक नोट की आवश्यकता है। एक स्ट्रीम किए गए अनुरोध में स्ट्रीम खत्म होने तक उसकी समकालीता स्लॉट बनी रहती है। n8n में, वर्कफ़्लो पूरे जवाब का इंतज़ार करता है, इसलिए HTTP नोड में स्ट्रीमिंग को ऑफ रखें। Open WebUI डिफ़ॉल्ट रूप से स्ट्रीम करता है, जो एक चैट विंडो के लिए सही है।

वर्कफ़्लो की लागत

मान लीजिए एक वर्कफ़्लो 500 पंक्तियाँ प्रोसेस करता है, जिसमें प्रत्येक के लिए 800 इनपुट टोकन भेजे जाते हैं और 250 आउटपुट टोकन प्राप्त होते हैं। इनपुट: 500 × 800 = 400,000 टोकन, जिसकी लागत 400,000 × $0.15 / 1,000,000 = $0.06 है। आउटपुट: 500 × 250 = 125,000 टोकन, जिसकी लागत 125,000 × $0.50 / 1,000,000 = $0.0625 है। कुल रन की लागत $0.1225, यानी लगभग 12 सेंट है। टॉप-अप के लिए मूल्य निर्धारण पेज देखें।

त्रुटि निवारण

अपने फ़्लो को डिज़ाइन करते समय उत्पाद सीमाओं को याद रखें: केवल टेक्स्ट चैट, प्रॉम्प्ट और जवाब के लिए साझा 100,000 टोकन विंडो, और 8 MB का अनुरोध बॉडी। एम्बेडिंग एंडपॉइंट नहीं है, इसलिए किसी भी वेक्टर सर्च को किसी अन्य सेवा पर रखें। क्विकस्टार्ट में पूरा अनुरोध संदर्भ है, और इंटीग्रेशन गाइड अधिक फ्रंट एंड्स को कवर करता है। API के माध्यम से भेजे गए प्रॉम्प्ट को ट्रेनिंग के लिए उपयोग नहीं किया जाता है।

कठोर नियम हर टूल पर लागू होता है: नाबालिगों से संबंधित यौन सामग्री नहीं। कानूनी वयस्क उपयोग के भीतर, मॉडल को बिना सामग्री अस्वीकृति के जवाब देने के लिए ट्यून किया गया है, जो वयस्कों के लिए फिक्शन, रोलप्ले और कंपैनियन ऐप्स के लिए उपयुक्त है।

अधिक गाइड

• LangChain में बिना सेंसर API के साथ OpenAI से चैट करें
• बिना फिल्टर के निःशुल्क असीमित AI चैट: वास्तविक लागत
• Uncensored.chat API इंटीग्रेशन गाइड