अनसेंसर्ड.चैट API क्यों उपयोग करें?
मानक LLM APIs अक्सर कठोर सामग्री फ़िल्टर लागू करते हैं जो कानूनी वयस्क सामग्री, रचनात्मक कथा या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार कर देते हैं। एक अनसेंसर्ड चैट api इन गार्डरेल्स को हटा देता है, मॉडल को नीति अनुपालन के बजाय प्रासंगिकता के आधार पर प्रॉम्प्ट का उत्तर देने की अनुमति देता है। यह उन एप्लिकेशन के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें कृत्रिम बाधाओं के बिना कच्चे मॉडल क्षमता की आवश्यकता होती है।
हमारी API एकल, ओपन-वेट मॉडल को सर्व करती है जिसे विशेष रूप से इस व्यवहार के लिए ट्यून किया गया है। यह वेंडर के बीच रूट नहीं करता या कई मॉडल विकल्प नहीं देता। आपको एक ट्यून इंजन से स्थिर, पूर्वानुमेय आउटपुट मिलता है। यह डीबगिंग और प्रदर्शन ट्यूनिंग को सरल बनाता है क्योंकि आप वेरिएबल मॉडल व्यक्तित्व या छिपे हुए फ़िल्टरिंग परतों से नहीं निपट रहे हैं।
सामान्य प्रदाताओं के विपरीत, हम एम्बेडिंग्स, इमेज जनरेशन या ऑडियो प्रोसेसिंग को बंडल नहीं करते। इससे API हल्का और तेज़ रहता है। यदि आपकी एप्लिकेशन में मल्टी-मॉडल क्षमताओं की आवश्यकता है, तो आपको उन्हें अलग से इंटीग्रेट करना चाहिए और इस API का उपयोग केवल टेक्स्ट जनरेशन के लिए करना चाहिए। यहाँ ध्यान पूरी तरह से 100,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले, बिना सेंसर टेक्स्ट आउटपुट पर है।
आपका वातावरण सेट अप करना
इंटीग्रेशन हमारे बेस URL को इंगित करने के लिए अपने डेवलपमेंट एनवायरनमेंट को कॉन्फ़िगर करने से शुरू होता है। यह एक मानक OpenAI-कम्पेटिबल एंडपॉइंट है, इसलिए आप किसी भी आधिकारिक OpenAI SDK या संगत क्लाइंट लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं। आपको केवल बेस URL बदलने और एक API कुंजी प्रदान करने की आवश्यकता है।
बेस URL https://api.nofilteraichat.com/v1 है। आपके अनुरोधों में भेजे जाने वाले मॉडल ID uncensored हैं। यह मॉडल हमारे अपने सर्वर पर चलाया जाता है और GPT, क्लॉड या किसी अन्य वेंडर का मॉडल नहीं है। यह एक ओपन-वेट मॉडल है जिसे अनसेंसर्ड प्रतिक्रियाओं के लिए ट्यून किया गया है।
सुनिश्चित करें कि आपका वातावरण स्ट्रीमिंग के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का समर्थन करता है यदि आप रियल-टाइम आउटपुट का उपयोग करना चाहते हैं। API temperature, top_p, stop और seed जैसे मानक पैरामीटर का समर्थन करता है। आप response_format को {"type": "json_object"} सेट करके JSON मोड सक्षम कर सकते हैं।
कॉन्टेक्स्ट विंडो: कुल 100,000 टोकन (प्रॉम्प्ट + कम्पलीशन)। कोई अलग आउटपुट कैप नहीं है, और यदि max_tokens सेट नहीं है, तो प्रतिक्रिया विंडो के अंत तक चल सकती है।
API कुंजियों के साथ प्रमाणीकरण
प्रमाणीकरण Authorization हेडर में पास की गई API कुंजी के माध्यम से किया जाता है। आप Google के साथ जारी रखें या ईमेल और पासवर्ड के माध्यम से API कुंजी प्राप्त करें पेज पर साइन अप कर सकते हैं। फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है।
जब आप एक खाता बनाते हैं, तो आपको एक सक्रिय API कुंजी मिलती है। यह कुंजी बनाते समय तुरंत दिखाई जाती है। यदि आप एक नई कुंजी जनरेट करते हैं, तो पुरानी कुंजी बदल दी जाती है; हम एक खाते के लिए एक साथ कई कुंजियों का समर्थन नहीं करते हैं। यह कुंजी प्रबंधन को सरल बनाता है, लेकिन इसका मतलब यह है कि आप एक ही खाते के लिए अलग-अलग वातावरण के लिए अलग कुंजियाँ नहीं रख सकते।
कुंजी /v1/chat/completions एंडपॉइंट के लिए अनुरोधों को अधिकृत करने के लिए उपयोग की जाती है। त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ (माइनर सेक्सुअल कंटेंट पर कठोर सीमा को छोड़कर) आपके प्रीपेड क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। क्रेडिट केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए चार्ज किया जाता है।
गोपनीयता: प्रॉम्प्ट को ट्रेनिंग के लिए उपयोग नहीं किया जाता है। एक खाते को केवल एक ईमेल पते की आवश्यकता होती है।
अपना पहला अनुरोध बनाना
आपका पहला अनुरोध कनेक्टिविटी की जाँच के लिए एक सरल चैट कम्पलीशन होना चाहिए। POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट का उपयोग uncensored मॉडल ID के साथ करें।
यहाँ एक बेसिक अनुरोध का उदाहरण है:
curl https://api.nofilteraichat.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
}'यह अनुरोध एक प्रॉम्प्ट भेजता है और एक टेक्स्ट प्रतिक्रिया प्राप्त करता है। मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री के लिए फ़िल्टर किए बिना उत्तर देगा। यदि आपको एक विशिष्ट टोन या फॉर्मेट लागू करने की आवश्यकता है, तो निर्देश सेट करने के लिए system संदेश का उपयोग करें।
याद रखें कि API की प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा है और 8 समानांतर अनुरोधों की अनुमति है। यदि आप इन सीमाओं को पार करते हैं, तो आपको रेट लिमिट त्रुटि मिलेगी। अनुरोध बॉडी का आकार 8 MB तक सीमित है। सुनिश्चित करें कि आपका क्लाइंट रेट्राइ के लिए एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ लागू करके इन सीमाओं को सहजता से हैंडल करता है।
स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को लागू करना
स्ट्रीमिंग सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से समर्थित है। यह आपको टोकन प्राप्त करने की अनुमति देता है जैसे ही वे जनरेट होते हैं, लंबी प्रतिक्रियाओं के लिए बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है। प्रत्येक चंक में प्रतिक्रिया का एक आंशिक डेल्टा होता है।
महत्वपूर्ण: टोकन उपयोग के आँकड़े (इनपुट और आउटपुट टोकन) केवल अंतिम चंक में शामिल होते हैं। आपको डेल्टा को एग्रीगेट करना होगा और फिर बिलिंग उद्देश्यों के लिए सटीक उपयोग डेटा प्राप्त करने के लिए अंतिम चंक को प्रोसेस करना होगा।
यहाँ आपके कोड में स्ट्रीमिंग को हैंडल करने का एक उदाहरण है:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.nofilteraichat.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)यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आप रियल-टाइम में टेक्स्ट प्रदर्शित कर सकें जबकि टोकन खपान को सटीक रूप से ट्रैक कर सकें। यदि स्ट्रीमिंग के दौरान कोई त्रुटि होती है, तो स्ट्रीम समय से पहले समाप्त हो सकती है। विवरण के लिए अंतिम चंक या त्रुटि स्थिति की जाँच करें।
फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करना
फ़ंक्शन कॉलिंग tools और tool_choice पैरामीटर के माध्यम से समर्थित है। यह मॉडल को संरचित डेटा आउटपुट करने की अनुमति देता है जिसे आपका एप्लिकेशन निष्पादित कर सकता है। अपने फ़ंक्शन्स को tools सरणी में परिभाषित करें, और मॉडल उचित होने पर प्रतिक्रिया में एक tool_calls फ़ील्ड लौटाएगा।
tool_choice को "auto" पर सेट करें ताकि मॉडल फ़ंक्शन कॉल करने का समय तय कर सके, या एक विशिष्ट फ़ंक्शन ID निर्दिष्ट करें ताकि कॉल को मजबूर किया जा सके। मॉडल JSON प्रारूप में फ़ंक्शन नाम और तर्क वापस करेगा।
उदाहरण संरचना:
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.nofilteraichat.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 क्लाइंट tool_calls सरणी को पार्स करता है और फ़ंक्शन्स को निष्पादित करता है। मॉडल फ़ंक्शन्स को स्वयं निष्पादित नहीं करता है; यह केवल कॉल निर्देश जनरेट करता है। यह एक मानक OpenAI-कम्पेटिबल पैटर्न है, इसलिए कोई भी लाइब्रेरी जो OpenAI के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करती है, यहाँ काम करनी चाहिए।
JSON मोड हैंडल करना
JSON मोड सुनिश्चित करता है कि मॉडल कठोर रूप से वैध JSON आउटपुट करता है। यह उन एप्लिकेशन के लिए उपयोगी है जिन्हें संरचित डेटा की आवश्यकता होती है, जैसे API प्रतिक्रियाएँ या कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें। अपने अनुरोध में response_format को {"type": "json_object"} सेट करें।
जब JSON मोड सक्षम होता है, तो मॉडल एकल वैध JSON ऑब्जेक्ट आउटपुट करने का प्रयास करेगा। यदि आउटपुट अमान्य है, तो API एक त्रुटि या एक विकृत प्रतिक्रिया लौटा सकता है। हमेशा क्लाइंट साइड पर JSON को वैलिडेट करें।
उदाहरण:
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)यह मोड एजेंट्स या ऐसे एप्लिकेशन बनाने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिन्हें निर्धारक आउटपुट फॉर्मेट की आवश्यकता होती है। यह स्वतंत्र टेक्स्ट से संरचित डेटा निकालने के लिए पोस्ट-प्रोसेसिंग की आवश्यकता को कम करता है। ध्यान दें कि JSON मोड मॉडल के आउटपुट पर अतिरिक्त प्रतिबंध के कारण लेटेंसी को थोड़ा बढ़ा सकता है।
रेट लिमिट और त्रुटियों का प्रबंधन
रेट लिमिट प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और प्रति कुंजी 8 समानांतर अनुरोधों पर लागू किए जाते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB तक सीमित है। यदि आप इन सीमाओं को पार करते हैं, तो आपको 429 स्टेटस कोड मिलेगा। रेट्राइ हैंडल करने के लिए अपने क्लाइंट में एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ लागू करें।
अमान्य पैरामीटर या सर्वर समस्याओं जैसी त्रुटियाँ क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। कानूनी वयस्क सामग्री के लिए अस्वीकृतियाँ भी क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। एकमात्र कठोर सीमा जो हमेशा लागू होती है, वह माइनर सेक्सुअल कंटेंट की अस्वीकृति है, जो यदि अनुरोध संसाधित किया जाता है तो टोकन का उपभोग करेगी।
मूल्य पारदर्शी है: 1M इनपुट टोकन के लिए $0.15 और 1M आउटपुट टोकन के लिए $0.50। क्रेडिट प्रीपेड है और कभी समाप्त नहीं होता। त्रुटियाँ मुफ़्त हैं, इसलिए आप लागत की चिंता किए बिना प्रयोग कर सकते हैं। यदि आपको बिलिंग की समस्या आती है, तो सहायता के लिए सहायता पेज का उपयोग करें।
