API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

API मानक Bearer टोकन प्रमाणीकरण का उपयोग करती है। आप Google या ईमेल पता से साइन अप करने के तुरंत बाद अपनी कुंजी प्राप्त करते हैं। Authorization हेडर Bearer YOUR_API_KEY सभी अनुरोधों के लिए। बेस यूआरएल है https://api.llmstatus.cc/v1. यह एंडपॉइंट किसी भी OpenAI SDK या संगत क्लाइंट के साथ काम करता है। आपको केवल बेस यूआरएल बदलने और अपनी कुंजी प्रदान करने की आवश्यकता है। साइनअप के लिए फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। आपकी पहचान न्यूनतम रहती है जबकि आपको पूर्ण एक्सेस मिलता है।

पहला अनुरोध

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions तत्काल प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए। मॉडल पहचानकर्ता है uncensored. यह वयस्कों की थीम, सुरक्षा अनुसंधान, और विवादास्पद विषयों को बिना अस्वीकृति के संभालता है। आपको सदस्यता या मासिक शुल्क की आवश्यकता नहीं है। त्रुटियां आपके प्रीपेड क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। अपना प्रॉम्प्ट भेजें और सीधे पाठ आउटपुट प्राप्त करें।

Copycurl https://api.llmstatus.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the server timezone to UTC."}]
  }'

यह अनुरोध सबसे सरल संभव इंटरैक्शन को दर्शाता है। सर्वर जनरेटेड टेक्स्ट युक्त एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है। आप रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए तापमान या top_p जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं। प्रतिक्रिया में पारदर्शिता के लिए उपयोग के आंकड़े शामिल हैं। अपने की के सही काम करने की पुष्टि करने के लिए इस बुनियादी कॉल से शुरू करें।

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक openai Python लाइब्रेरी API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए। क्लाइंट इनिशियलाइज़ेशन में बेस यूआरएल और API कुंजी कॉन्फ़िगर करें। क्लाइंट आपके लिए सीरियलाइज़ेशन और त्रुटि पार्सिंग संभालता है। यह दृष्टिकोण बॉयलरप्लेट कोड को काफी कम करता है। आप संदेशों को शब्दकोशों की एक सूची के रूप में पास कर सकते हैं। मॉडल uncensored क्लाइंट वेरपर से स्वतंत्र। स्ट्रीमिंग और नॉन-स्ट्रीमिंग दोनों मोड समर्थित हैं। यह विधि बैकएंड सेवाओं या डेटा प्रोसेसिंग स्क्रिप्ट्स के लिए आदर्श है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

SDK HTTP विवरण को छुपा देता है। आप प्रॉम्प्ट संरचना और प्रतिक्रिया हैंडलिंग पर ध्यान केंद्रित करते हैं। त्रुटि कोड अपवाद के रूप में उठाए जाते हैं। आप इन्हें कैच करके रेट लिमिट या क्रेडिट समस्याओं को सहजता से प्रबंधित कर सकते हैं। कोड साफ और पठनीय रहता है। यह Python डेवलपर्स के लिए API एकीकरण का अनुशंसित तरीका है।

Node.js SDK उपयोग

इंस्टॉल करें openai Node.js वातावरणों के लिए npm पैकेज। पर्यावरण चर सेट करें या कुंजी को कंस्ट्रक्टर में सीधे पास करें। बेस यूआरएल को हमारी सेवा की ओर इशारा करना चाहिए। इससे आपको सर्वलेस फ़ंक्शन्स या वेब ऐप्स जल्दी बनाने की अनुमति मिलती है। SDK CommonJS और ES मॉड्यूल दोनों का समर्थन करता है। आप प्रतिक्रियाओं को स्ट्रीम कर सकते हैं या उन्हें एक साथ प्राप्त कर सकते हैं। API कुंजी हेडर में सुरक्षित रूप से पास की जाती है। यह सेटअप उन JavaScript डेवलपर्स के लिए बिल्कुल सही है जिन्हें विश्वसनीय टेक्स्ट जनरेशन की आवश्यकता है। कुंजी और बेस यूआरएल के अलावा कोई अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Node SDK Python क्लाइंट की संरचना को दर्शाता है। आप मैसेजेस भेजते हैं और कंप्लीशंस प्राप्त करते हैं। एरर हैंडलिंग प्रॉमिस चेन में बिल्ट-इन है। यह सुनिश्चित करता है कि आपका एप्लिकेशन मजबूत रहे। रियल-टाइम चैट इंटरफेस या बैकग्राउंड जॉब्स के लिए इस विधि का उपयोग करें। कोड संक्षिप्त और बनाए रखने में आसान है। यदि आवश्यक हो तो आप इसे कस्टम हेडर्स के साथ एक्सटेंड कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। सर्वर Server-Sent Events (SSE) टोकन-दर-टोकन भेजता है। यह अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है। आप आंशिक प्रतिक्रियाओं को जनरेट होते ही प्राप्त करते हैं। अंतिम chunk में कुल टोकन उपयोग होता है। यह बिलिंग पारदर्शिता के लिए महत्वपूर्ण है। स्ट्रीमिंग सभी पैरामीटर और टूल्स के साथ काम करती है। चैट इंटरफ़ेस या लाइव टेक्स्ट जनरेशन के लिए इस मोड का उपयोग करें। क्लाइंट स्ट्रीम बंद होने तक टोकन buffer करता है। यह पूर्ण प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा किए बिना एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता 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)

अपने कोड में SSE इवेंट्स हैंडल करें ताकि UI को रियल-टाइम में अपडेट किया जा सके। अंतिम इवेंट में उपयोग डेटा शामिल होता है। इसे पार्स करें ताकि आप अपने क्रेडिट खपत की सटीक निगरानी कर सकें। स्ट्रीमिंग वैकल्पिक है लेकिन इंटरैक्टिव एप्लिकेशन के लिए अनुशंसित है। यह कनेक्शन को समाप्ति तक खुला रखता है। इस विधि से आपको केवल उत्पन्न किए गए डेटा के लिए भुगतान करना पड़ता है। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियां अंतिम चंक में रिपोर्ट की जाती हैं।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

आपके पास प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन के लिए मिलकर 100,000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। प्रति कुंजी सीमा 16,000 टोकन प्रति अनुरोध है। आप एक साथ 8 समवर्ती अनुरोध चला सकते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। 402 त्रुटि का अर्थ है कि क्रेडिट खत्म हो गया है। 429 त्रुटि संकेत देती है कि आपने रेट लिमिट पर पहुंच गए हैं। क्रेडिट कभी भी समाप्त नहीं होता है, इसलिए आप बाद में टॉप-अप कर सकते हैं। त्रुटियों से आपका क्रेडिट कम नहीं होता है। इन कोड का उपयोग अपनी इंटीग्रेशन को तेजी से डिबग करने के लिए करें। API कठोर लेकिन पूर्वानुमेय है। 8-अनुरोध सीमा के आधार पर अपनी समवर्तिता की योजना बनाएं।