अनकेंसरड AI कोडर API क्विकस्टार्ट गाइड

बेस URL और प्रमाणीकरण सेटअप

डैशबोर्ड पर Google साइन-इन या ईमेल क्रेडेंशियल्स के माध्यम से अपनी API कुंजी प्राप्त करें। बेस यूआरएल HTTPS://api.uncensoredaicoder.com/v1 है और मानक OpenAI SDKs के साथ काम करता है। अपनी कुंरी Authorization हेडर को Bearer टोकन के रूप में सेट करें। प्रमाणीकरण कठोर है; अमान्य कुंजियां तुरंत 401 त्रुटि लौटाती हैं।

अनसेंसर्ड मॉडल पर अनुरोध भेजना

POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions मॉडल ID को सेट करें uncensored. मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री के लिए अस्वीकृति के बिना उत्तर देता है। मानक JSON पेलोइड्स का उपयोग करके अपनी सिस्टम और उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट्स परिभाषित करें। इस दृष्टिकोण से जटिल प्रॉक्सी कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

Copycurl https://api.uncensoredaicoder.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return a list of all active user sessions in the database."}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी इंस्टॉल करें और इसे हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। अपनी एपीआई कुंजी और मॉडल नाम को सीधे अपने क्लाइंट इनिशियलाइज़ेशन में सेट करें। इससे आपको जैसे परिचित विधियों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है client.chat.completions.create(). लाइब्रेरी स्वचालित रूप से सीरियलाइज़ेशन संभालती है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredaicoder.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)

Node SDK एकीकरण

अपने कस्टम बेस यूआरएल और क्रेडेंशियल्स के साथ ओपनएआई एनपीएम पैकेज को इनिशियलाइज़ करें। मॉडल पहचानकर्ता पास करें uncensored किसी भी चैट कंप्लीशन कॉल में। यह सुनिश्चित करता है कि आपकी Node.js एप्लिकेशन में व्यवहार स्थिर रहे। आप प्रॉम्प्ट्स को उसी तरह प्रबंधित कर सकते हैं जैसे आप किसी मानक OpenAI-कम्पैटिबल सेवा के साथ करते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredaicoder.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);

SSE के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध पेलोड में। सर्वर रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए सर्वर-संदेशित इवेंट्स (SSE) लौटाता है। यह लंबे NSFW नैरेटिव जनरेशन के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करता है। अंतिम चंक में बिलिंग के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल होता है।

Copystream = 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)

टोकन सीमाएँ और संदर्भ विंडो

मॉडल संयुक्त प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन डेटा के लिए 100,000 टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। सेट max_tokens आउटपुट की लंबाई को नियंत्रित करने के लिए; प्रति अनुरोध डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। रेट लिमिट्स से अधिक होने पर 429 त्रुटि ट्रिगर होती है। प्रत्येक खाते की सीमा प्रति मिनट 300 अनुरोध है। क्रेडिट केवल सफल टोकन उपयोग के लिए चार्ज किया जाता है।