अनकेंसर API क्विकस्टार्ट गाइड

औपचारिक OpenAI SDK इंस्टॉल करें

अधिकांश डेवलपर्स द्वारा उपयोग की जाने वाली मानक लाइब्रेरी इंस्टॉल करके शुरू करें। यह पैकेज आपके लिए HTTP प्रोटोकॉल संभालता है।

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

इंस्टॉल करने के बाद, आप कनेक्शन विवरण कॉन्फ़िगर करने के लिए तैयार हैं।

अपने base URL और API key को कॉन्फ़िगर करें

अपने क्लाइंट को हमारे विशिष्ट एंडपॉइंट की ओर निर्देशित करें, डिफ़ॉल्ट प्रदाता के बजाय। सभी अनुरोधों के लिए नीचे दिए गए बेस यूआरएल का उपयोग करें।

• बेस यूआरएल: https://api.preciotokensclaude.com/v1
• मॉडल ID: uncensored

आपकी API कुंजी Google या ईमेल के माध्यम से साइनअप के तुरंत बाद दिखाई देती है।

अपना पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध बनाएं

एक सरल टेक्स्ट प्रॉम्पट भेजें और इंटीग्रेशन का परीक्षण करें। मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट के साथ प्रतिक्रिया देता है।

यह उदाहरण कनेक्टिविटी सत्यापित करने के लिए cURL का उपयोग करता है।

Copycurl https://api.preciotokensclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Count the tokens in this 500 word essay"}]
  }'

प्रतिक्रिया में जनरेड टेक्स्ट और टोकन उपयोग आँकड़े होते हैं। 401 या 402 जैसी त्रुटियाँ प्रमाणीकरण या क्रेडिट समस्याओं को इंगित करती हैं।

वास्तविक समय के उत्तरों के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें

कम विलंबता के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स का उपयोग करें। टोकन जनरेट होते समय प्रकट होते हैं।

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)

स्ट्रीमिंग चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है। प्रत्येक चंक में अंतिम पेलोड में उपयोग डेटा शामिल होता है।

फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का उपयोग करें

संरचित डेटा निष्कर्षण के लिए टूल्स परिभाषित करें। सेट करें response_format को {"type": "json_object"} कठोर JSON के लिए।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

दोनों स्ट्रीमिंग और फंक्शन कॉलिंग एक साथ काम करते हैं। आप स्ट्रक्चर्ड आउटपुट को सीधे अपनी एप्लिकेशन लॉजिक में पार्स कर सकते हैं।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

विघटन से बचने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन का समर्थन करता है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है।

रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरोध हैं। 429 त्रुटि का अर्थ है कि आपने कैप को पार कर लिया है। भारी लोड से पहले अपने क्रेडिट बैलेंस की जांच करें।

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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