मानक OpenAI SDK इंस्टॉल करें
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक SDK को इंस्टॉल करें। यह लाइब्रेरी प्रमाणीकरण और अनुरूप प्रारूपण को स्वचालित रूप से संभालती है। यह बिना संशोधन के हमारे अनसेंसर्ड LLM API के साथ काम करती है।
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
SDK का संस्करण base_url पैरामीटर। यह हमारे OpenAI-संगत API संरचना के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।
अपना बेस URL और API कुंजी
क्लाइंट को हमारे सर्वरों की ओर पॉइंट करें। बेस URL का उपयोग करें https://api.unrestrictedaibot.com/v1 और अपनी अद्वितीय API कुंजी। यह सेटअप आपको अन्य सेवाओं के लिए आपके पास मौजूद कोड का उपयोग करने की अनुमति देता है।
प्रमाणीकरण के माध्यम से पास किया जाता है Authorization हेडर। SDK यह हेडर इंजेक्शन स्वचालित रूप से संभालता है जब आप कुंजी प्रदान करते हैं।
curl https://api.unrestrictedaibot.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 this JSON response"}]
}'अपना पहला चैट कंप्लीशन
में एक अनुरोध करें /v1/chat/completions मॉडल ID के साथ uncensoredएक उपयोगकर्ता संदेश भेजें और एक पाठ प्रतिक्रिया प्राप्त करें। यह मॉडल कानूनी वयस्क विषयों या विवादास्पद सामग्री को अस्वीकार नहीं करता है।
सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर। यदि आप इस फ़ील्ड को छोड़ देते हैं, तो डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन होता है। हमारा कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन तक समर्थित करता है।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedaibot.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)स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं सक्षम करें
रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का उपयोग करें। सेट stream=true आपके अनुरोध में। SDK टोकन को जनरेट होते ही लौटाता है। यह लंबे उत्तरों के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है।
अपने कोड में स्ट्रीम चंक हैंडल करें। अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग होता है। यह बिलिंग पारदर्शिता और खपत की निगरानी के लिए उपयोगी 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)टूल उपयोग के लिए JSON मोड और फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें।
सेटिंग्स करके संरचित आउटपुट अनुरोध करें response_format को {"type": "json_object"}. मॉडल वैध JSON लौटाता है जिसे आप सीधे पार्स कर सकते हैं। यह एजेंट्स या डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए आदर्श है।
फंक्शन कॉलिंग के लिए अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल यूजर प्रॉम्प्ट के आधार पर फंक्शंस को इन्वोक कर सकता है। tool_choice नियंत्रित करने के लिए कि फ़ंक्शन कब कॉल किए जाएं। इससे बिना अतिरिक्त इंफ्रास्ट्रक्चर के आपके एप्लिकेशन में शक्ति आती है।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedaibot.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);अपनी टोकन उपयोग और सीमाओं की जाँच करें
API प्रतिक्रिया हेडर्स या अंतिम स्ट्रीम चंक के माध्यम से अपने उपयोग की निगरानी करें। आप उपयोग किए गए टोकन के आधार पर शुल्क देते हैं। त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ्त हैं। यह पारदर्शी मूल्य निर्धारण मॉडल सभी अनुरोधों पर लागू होता है।
दर सीमाओं का सम्मान करें: प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समवर्ती अनुरोध। यदि आप इन सीमाओं से अधिक जाते हैं, तो आपको एक 429 त्रुटि मिलेगी। अपनी समवर्तिता का उचित योजना बनाएं।
