क्विकस्टार्ट: आपका पहला अनसेंसर्ड रिक्वेस्ट

आवश्यकताएँ: आपकी API कुंजी और बेस URL

डैशबोर्ड पर एक API कुंजी जनरेट करें API कुंजी प्राप्त करें पेज। आप Google से साइन इन कर सकते हैं या एक सरल ईमेल और पासवर्ड का उपयोग कर सकते हैं; फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। सिस्टम आपकी कुंजी तुरंत प्रदर्शित करता है, इसलिए इसे अभी क्लिपबोर्ड में कॉपी करें।

हमारा API https://api.alternativeaivenice.com/v1. यह बेस URL किसी भी आधिकारिक OpenAI SDK के साथ अपडेट करके काम करता है base_url पैरामीटर। आपके खाते के लिए केवल एक सक्रिय कुकी की आवश्यकता होती है; एक नई जारी करना पिछली कुकी को तुरंत प्रतिस्थापित कर देता है।

अपना पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध बनाना

कच्चा, uncensored टेक्स्ट आउटपुट प्राप्त करने के लिए एक मानक चैट कंप्लीशन पेलोड भेजें। मॉडल ID का उपयोग करें uncensored कानूनी वयष्ठ उपयोग के लिए बिना सामग्री अस्वीकृति के हमारे ओपन-वेट मॉडल तक पहुंचने के लिए।

नीचे एक मूलभूत cURL अनुरण संरचना प्रदर्शित करता है। Replace YOUR_API_KEY अपने वास्तविक कुंजी के साथ देखें कि मॉडल आपके प्रॉम्प्ट का उत्तर कैसे देता है।

Copycurl https://api.alternativeaivenice.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten programming languages"}]
  }'

SSE (Server-Sent Events) के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

रियल-टाइम इंटरैक्शन के लिए, स्ट्रीमिंग सक्षम करें सेट करके stream: true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाती है जहां टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में दिखाई देते हैं।

यह दृष्टिकोण लंबी प्रतिक्रियाओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है। अपने एप्लिकेशन में स्ट्रीम को कुशलता से हैंडल करने के लिए नीचे दिया गया Python स्निपेट उपयोग करें।

Copyfrom openai import OpenAI

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

संरचित डेटा के लिए JSON मोड का उपयोग

सेट करके संरचित आउटपुट फ़ोर्स करें response_format को {"type": "json_object"}. यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल मान्य JSON लौटाए, जो इसे आपके बैकएंड सिस्टम में डेटा पार्स करने के लिए आदर्श बनाता है।

आप फंक्शन कॉलिंग भी उपयोग कर सकते हैं, के साथ tools पैरामीटर। नीचे दिया गया Node.js उदाहरण दिखाता है कि विश्वसनीय पार्सिंग के लिए इसे कैसे कॉन्फ़िगर करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

संदर्भ विंडो और सीमाओं को समझना

हमारा मॉडल प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों को कवर करते हुए 100,000 टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक जनरेट कर सकते हैं, या यदि आप omit करते हैं तो 2,048 max_tokens.

रेट लिमिट्स 300 अनुरोध प्रति मिनट और प्रति कुंजी 8 समानांतर अनुरोधों की अनुमति देते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए। ये सीमाएं आपके अनसेंसर्ड LLM इंटीग्रेशन के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं।

सामान्य त्रुटियों का निवारण

401 Unauthorized का अर्थ है कि आपकी API कुंजी अमान्य या समाप्त हो गई है। अपने डैशबोर्ड से एक नई कुंजी पुनर्जनरेट करें। 402 Payment Required अपर्याप्त प्रीपेड क्रेडिट को इंगित करता है। जारी रखने के लिए क्रिप्टो के माध्यम से टॉप अप करें। 429 बहुत सारे अनुरोध संकेत देता है कि आपने प्रति मिनट 300 अनुरोध की सीमा पर पहुंचा दिया है।

अस्वीकृतियां दुर्लभ हैं लेकिन किशोरों से संबंधित यौन सामग्री पर लागू होती हैं। प्रसंस्करण के दौरान त्रुटियां आपकी क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं, इसलिए आप सुरक्षित रूप से पुन: प्रयास कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग

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)