बिना सेंसर AI मॉडल फॉर कोडिंग: API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

हमारा API OpenAI चैट-कम्प्लीशन स्ट्रक्चर का पालन करता है, जिससे आपको न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन के साथ मौजूदा SDKs का उपयोग करने की अनुमति मिलती है। बेस URL https://api.uncensoredcodingai.com/v1 है। प्रमाणीकरण Authorization हेडर में Bearer टोकन के माध्यम से किया जाता है। आपको साइनअप के दौरान प्रदान की गई अपनी API कुंजी को बिल्कुल वैसा ही शामिल करना होगा; कोई सब्सक्रिप्शन या मासिक शुल्क नहीं है, केवल पे-एज़-यू-गो प्रीपेड क्रेडिट है।

महत्वपूर्ण: मॉडल अत्यधिक सहिष्णु है, लेकिन यह सभी फ़िल्टर हटा नहीं देता। एक कठिन सामग्री सीमा हमेशा लागू होती है: किशोरों से संबंधित यौन सामग्री वाले अनुरोध ब्लॉक कर दिए जाएंगे। अन्य सभी कानूनी वयस्क, विवादास्पद या तकनीकी विषयों को बिना अस्वीकृति के संसाधित किया जाता है।

पहला अनुरोध

टेक्स्ट जनरेट करने के लिए एक मानक चैट कम्प्लीशन अनुरोध भेजें। मॉडल ID uncensored है। यह कोड जनरेशन और तकनीकी कार्यों के लिए अनुकूलित एक बिना सेंसर कोडिंग LLM है, GPT या Claude का क्लोन नहीं है। मॉडल हमारे अपने GPU सर्वर पर चलता है और एक ओपन-वेट मॉडल है जो सीधे उत्तरों के लिए ट्यून्ड है।

Copycurl https://api.uncensoredcodingai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

YOUR_API_KEY को अपनी वास्तविक कुंजी से बदलें। प्रतिक्रिया में choices[0].message.content फ़ील्ड में जनरेटेड टेक्स्ट शामिल होगा। सुनिश्चित करें कि आपका इनपुट 100,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो के भीतर फिट बैठता है।

Python SDK एकीकरण

API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक openai Python पैकेज का उपयोग करें। कस्टम बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। इस दृष्टिकोण से आपको मौजूदा कोडबेस का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है जो पहले से ही OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट्स का समर्थन करते हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

यह स्क्रिप्ट एक प्रॉम्प्ट को बिना सेंसर AI मॉडल पर भेजती है और प्रतिक्रिया प्रिंट करती है। मॉडल ID uncensored पर सेट है। आप रचनात्मकता और आउटपुट लंबाई को नियंत्रित करने के लिए temperature और max_tokens पैरामीटर को एडजस्ट कर सकते हैं। याद रखें कि बिना सेंसर LLM के पास पिछली बातचीत की कोई मेमोरी नहीं है, जब तक कि आप मैसेजेस एरे में पूरा इतिहास पास न करें।

Node SDK एकीकरण

JavaScript और TypeScript प्रोजेक्ट्स के लिए, openai Node पैकेज का उपयोग करें। baseUrl और apiKey एनवायरनमेंट वेरिएबल्स या सीधे मानों के साथ क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

यह उदाहरण uncensored मॉडल का उपयोग करके एक चैट कम्प्लीशन अनुरोध बनाता है। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में जनरेटेड टेक्स्ट शामिल होता है। आप त्रुटियों और स्टेटस कोड्स को सीधे अपने Node.js एप्लिकेशन लॉजिक में हैंडल कर सकते हैं। यह विधि उन बैकएंड सर्विसेज या सर्वरलेस फंक्शन्स के लिए आदर्श है जिन्हें आवश्यकतानुसार कोड या टेक्स्ट जनरेट करने की आवश्यकता होती है।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API एक सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) स्ट्रीम लौटाता है, जिससे आपको आउटपुट को जनरेट होते हुए प्रदर्शित करने की अनुमति मिलती है। यह बड़े कोड ब्लॉक्स या विस्तृत व्याख्याओं के लिए उपयोगी 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)

स्ट्रीम चंक्स को आने पर प्रोसेस करें। प्रत्येक चंक्स में आंशिक पाठ होता है जिसे आप अपने UI या लॉग में जोड़ सकते हैं। स्ट्रीमिंग से उपयोगकर्ता को तुरंत प्रगति दिखाई देती है, जिससे अनुभूत विलंबता कम हो जाती है। कुल प्रतिक्रिया समय अभी भी मॉडल की इनफरेंस स्पीड और आउटपुट की लंबाई पर निर्भर करता है।

सीमाएं, त्रुटियां और कॉन्टेक्स्ट

आपकी API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित है। यदि आप इससे अधिक करते हैं, तो आपको 429 टू मनी रिक्वेस्ट्स त्रुटि मिलेगी। अनुरोध बॉडी का आकार 8 MB पर कैप्ड है। प्रमाणीकरण त्रुटियां यदि कुंजी अमान्य है तो 401 स्टेटस लौटाती हैं। बिलिंग त्रुटियां यदि आपका प्रीपेड क्रेडिट खत्म हो जाता है तो 402 स्टेटस लौटाती हैं; सेवा पुनर्स्थापित करने के लिए $10 से टॉप-अप करें।

मॉडल 100k कॉन्टेक्स्ट विंडो (प्रॉम्प्ट + कम्प्लीशन) का समर्थन करता है। सुनिश्चित करें कि आपका इनपुट इस सीमा के भीतर फिट बैठता है। यदि आपको अधिक कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता है, तो आपको अपने एप्लिकेशन लॉजिक में ट्रंक्शन को मैनेज करने की आवश्यकता हो सकती है। कोडिंग के लिए बिना सेंसर AI मॉडल विश्वसनीयता के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए विघटन से बचने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें।