क्विकस्टार्ट: अनफिल्टर्ड AI मॉडल इंटीग्रेशन
अपने एप्लिकेशन में अनफिल्टर्ड AI मॉडल को हमारे OpenAI-कम्पैटिबल API का उपयोग करके इंटीग्रेट करें। यह गाइड आपको प्रमाणीकरण, अनुरोध भेजने और स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को हैंडल करने के माध्यम से ले जाती है, जिसमें ठोस उदाहरण शामिल हैं।
आवश्यकताएँ: SDK इंस्टॉलेशन और पर्यावरण सेटअप
अनफिल्टर्ड AI मॉडल मानक OpenAI SDKs के साथ काम करता है। आपको डैशबोर्ड से एक API कुंजी और बेस URL HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1 की आवश्यकता है। प्रमाणीकरण हेडर को स्वचालित रूप से संभालने के लिए अपनी पसंदीभाषा के लिए लाइब्रेरी इंस्टॉल करें।
पर्यावरण चर सेट करें या कुंजी को सीधे अपने क्लाइंट प्रारंभीकरण में पास करें। मॉडल आईडी "uncensored" है। मूलभूत टेक्स्ट जनरेशन के लिए कोई अन्य कॉन्फ़िगरेशन आवश्यक नहीं है।
- npm, pip, या अपने पैकेज मैनेजर के माध्यम से पैकेज इंस्टॉल करें।
- सुनिश्चित करें कि आपके पास डैशबोर्ड से एक वैध API कुंजी है।
- बेस URL को प्रदान किए गए एंडपॉइंट से मेल खाते हुए सत्यापित करें।
अपने बेस URL और कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें
क्लाइंट को हमारे बेस URL की ओर पॉइंट करें और प्रमाणीकरण के लिए अपनी API कुंजी का उपयोग करें। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध अनसेंसर्ड मॉडल की ओर सही ढंग से रूट हों।
- बेस URL को HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1 पर सेट करें
- अपना API कुंजी authorization हेडर में पास करें
- मॉडल id को "uncensored" के रूप में निर्दिष्ट करें
यह सेटअप किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ काम करता है। आप आधिकारिक SDKs या किसी भी लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते है जो OpenAI API फॉर्मेट सपोर्ट करती है।
curl https://api.unfilteredaimodel.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
}'अपनी पहली चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजना
अपने messages एरे के साथ /v1/chat/completions पर POST अनुरोध भेजें। मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृति के बिना जनरेटेड टेक्स्ट के साथ प्रतिक्रिया देगा।
- कॉन्वर्सेशन को परिभाषित करने के लिए messages पैरामीटर का उपयोग करें
- मॉडल को "uncensored" के रूप में निर्दिष्ट करें
- तापमान और अन्य पैरामीटर आवश्यकतानुसार सेट करें
प्रतिक्रिया में चयनों (choices) सरणी में उत्पन्न टेक्स्ट शामिल होगा। आप सामग्री को निकाल सकते हैं और इसे अपनी एप्लिकेशन में उपयोग कर सकते हैं।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unfilteredaimodel.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 रिस्पॉन्सेस और टोकन यूज़ेज हैंडल करना
स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए अपने अनुरोध में stream=true सेट करें। API उत्पन्न होते ही पाठ के चंक लौटाता है। टोकन उपयोग अंतिम चंक में रिपोर्ट किया जाता है।
- अनुरोध बॉडी में stream=true सेट करें
- प्रत्येक चंक को आने पर प्रक्रिया करें
- टोकन उपयोग के लिए अंतिम चंक की जाँच करें
यह रियल-टाइम एप्लिकेशन के लिए उपयोगी है जहाँ आप टेक्स्ट को जनरेट होते ही प्रदर्शित करना चाहते हैं। स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स में बिलिंग पारदर्शिता के लिए टोकन गणना शामिल 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)तापमान, top_p, और JSON मोड कॉन्फ़िगर करना
temperature, top_p, और response_format जैसे पैरामीटर्स का उपयोग करके मॉडल के व्यवहार को कस्टमाइज़ करें। ये सेटिंग्स रचनात्मकता, यादृच्छिकता और आउटपुट फॉर्मेट को नियंत्रित करती हैं।
- रचनात्मकता के लिए तापमान समायोजित करें (0.0 से 1.0)
- न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए top_p सेट करें
- स्ट्रक्चर्ड आउटपुट के लिए response_format=json_object का उपयोग करें
मॉडल फंक्शन कॉलिंग और टूल यूज़ का समर्थन करता है। आप टूल परिभाषित कर सकते हैं और मॉडल को तय करने दे सकते हैं कि कब उन्हें कॉल करना है। इससे जटिल वर्कफ़्लो और इंटीग्रेशन संभव होते हैं।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unfilteredaimodel.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);त्रुटि हैंडलिंग और रेट लिमिट (300 RPM)
API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा लागू करता है। यदि आप इससे अधिक करते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। अन्य सामान्य त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401 और अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 शामिल हैं।
- अपने अनुरोध दर की निगरानी करें ताकि 429 त्रुटियां न हों
- अपनी API कुंजी जांचकर 401 त्रुटियों को हैंडल करें
- 402 त्रुटियों को अपने क्रेडिट में वृद्धि करके हैंडल करें
प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों के लिए कंटेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट खर्च नहीं करतीं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्रेडिट कैसे टॉप अप करूं?
आप TRC20 (TRC20) या USDC (Base) के साथ अपने क्रेडिट को टॉप अप कर सकते हैं। न्यूनतम राशि $20 है, अधिकतम $500 है। बड़े टॉप-अप के लिए बोनस क्रेडिट जोड़ा जाता है: $50 से +5%, $100 से +10%, और $200 से +15%। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है।
कॉन्टेक्स्ट विंडो का आकार क्या है?
प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आप max_tokens सेट नहीं करते हैं, तो डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है।
क्या मॉडल सचमुच अनसेंसर्ड है?
मॉडल कानूनी वयस्क, काल्पनिक, सुरक्षा-शोध या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है। एकमात्र कड़ा सामग्री नियम किशोरों से संबंधित यौन सामग्री है, जिसे हमेशा अस्वीकृत किया जाता है। यह NSFW भूमिका निभाने और कच्चे मॉडल आउटपुट के लिए आदर्श बनाता है।
आपकी API की एक कदम की दूरी पर है।
साइन अप करें, अपनी कुंजी प्राप्त करें, और बेस यूआरएल अपडेट करें। पूरी प्रक्रिया सेकंड्स लेती है।
