क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड LLM API इंटीग्रेट करें

आवश्यकताएँ: SDKs और पर्यावरण चर

अपनी पसंदीदा भाषा SDK इंस्टॉल करें और अपने क्रेडेंशियल्स को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करें। हमारी सेवा मानक प्रमाणीकरण का उपयोग करती है, इसलिए आपको डैशबोर्ड से एक API कुंजी की आवश्यकता है। अपने स्रोत फ़ाइलों में इसे हार्डकोड करने से बचने के लिए अपनी कुंजी को एक एनवायरनमेंट वेरिएबल में रखें।

• अपने भाषा के लिए आधिकारिक SDK इंस्टॉल करें।
• खाता बनाएं और अपनी API कुंजी जनरेट करें।
• सेट करें IA_API_KEY आपके वातावरण में।

यह सेटअप सुनिश्चित करता है कि आपकी रिक्वेस्ट्स अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन स्टेप्स के बिना तुरंत ऑथेंटिकेट होती हैं।

चरण 1: बेस URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें

अपने क्लाइंट को हमारे बेस URL की ओर निर्देशित करें अनुरोधों को सही तरीके से रूट करने के लिए। आपको डिफ़ॉल्ट बेस URL को ओवरराइड करना होगा ताकि हमारे अनसेंसर्ड मॉडल एंडपॉइंट तक पहुँच सकें। यह सुनिश्चित करता है कि सभी बाद के कॉल सही इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करें।

बेस URL को कॉन्फ़िगर करें https://api.iasansrestriction.com/v1 आपके क्लाइंट सेटिंग्स में। यह एकमात्र परिवर्तन टेक्स्ट जनरेशन के लिए ट्रैफ़िक को हमारे सर्वरों की ओर निर्देशित करता है।

चरण 2: अपना पहला चैट पूरक भेजें

कनेक्शन टेस्ट करने और टेक्स्ट आउटपुट प्राप्त करने के लिए अपना पहला अनुरोध बनाएं। Use the model ID uncensored अरस्ट्रिक्टेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल तक पहुंचने के लिए। यह मॉडल डिफॉल्ट रूप से कानूनी वयस्कों या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है।

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions अपने सिस्टम और उपयोगकर्ता संदेशों के साथ। प्रतिक्रिया में मानक कंटेंट फिल्टर के बिना उत्पन्न टेक्स्ट शामिल होगा।

चरण 3: स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को हैंडल करें (SSE)

वास्तविक समय में टोकन वितरण के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें ताकि उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर हो। stream पैरामीटर को stream पैरामीटर को true अपने अनुरोध बॉडी में। सर्वर चंक के एक सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) स्ट्रीम लौटाएगा।

प्रत्येक चंक को आने पर प्रक्रिया करें ताकि टेक्स्ट को क्रमिक रूप से प्रदर्शित किया जा सके। यह लंबी सामग्री जनरेशन के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है।

चरण 4: फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का उपयोग करें

बिल्ट-इन फॉर्मेटिंग सुविधाओं का उपयोग करके अपने डेटा आउटपुट को संरचित करें। आप response_format को सेट करके JSON प्रतिक्रियाओं को लागू कर सकते हैं response_format को {"type": "json_object"}. डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन के लिए भविष्यसूचक पार्सिंग सुनिश्चित करता है।

फंक्शन कॉलिंग क्षमताओं को सक्षम करने के लिए अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल स्ट्रक्चर्ड आर्गुमेंट्स लौटाएगा जिन्हें आपका कोड सीधे एक्जीक्यूट कर सकता है।

चरण 5: टोकन और लिमिट्स प्रबंधित करें

सेवा विघटन और लागत प्रबंधन से बचने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें। आप टोकन-प्रति-भुगतान के आधार पर शुल्क देते हैं, जहाँ त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ्त हैं। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, इसलिए जब आवश्यक हो तब टॉप-अप करें।

सीमाओं का सम्मान करें: प्रति मिनट 300 अनुरोध और 100,000 टोकन की संदर्भ विंडो। एक 429 त्रुटि संकेत देती है कि आपने दर सीमा को पार कर लिया है। एक 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है, जबकि एक 402 त्रुटि अपर्याप्त क्रेडिट का संकेत देती है।

cURL

Copycurl https://api.iasansrestriction.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten valid JSON objects"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.iasansrestriction.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)