आवश्यकताएँ: OpenAI SDK इंस्टॉल करें
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक OpenAI SDK को इंस्टॉल करके शुरू करें। यह लाइब्रेरी प्रमाणीकरण, पुनः प्रयास और JSON पarsing संभालती है ताकि आपको HTTP क्लाइंट को शून्य से लिखने की आवश्यकता न हो। हमारी API मूल सेवा के समान मानक इंटरफ़ेस का उपयोग करती है, जिसका अर्थ है कि आपका मौजूदा कोड तर्क अक्षुण्ण रहता है।
आपके पास केवल एक मान्य Python या Node.js वातावरण की आवश्यकता है। SDK आपके लिए भारी काम संभालता है।
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
अपना बेस URL और API कुंजी कॉन्फ़िगर करें
अपने क्लाइंट को हमारे समर्पित एंडपॉइंट की ओर निर्देशित दें। डिफ़ॉल्ट बेस URL को हमारे विशिष्ट डोमेन से बदलें ताकि ट्राफ़िक को हमारे अनसेंसर्ड मॉडल की ओर रूट किया जा सके। आपको डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी भी प्रदान करनी होगी।
यह कदम आपके अनुरूपों को अन्य वेंडर्स से अलग करता है। सुनिश्चित करें कि आप नीचे दिए गए सटीक बेस URL का उपयोग करें।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedaigpt.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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedaigpt.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);अपना पहला POST /v1/chat/completions अनुरोध करें
मॉडल पहचानकर्ता का उपयोग करके एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें uncensored सुनिश्चित करने के लिए कि आपको सही मॉडल मिले। API मानक पैरामीटर स्वीकार करता है जैसे कि temperature और max_tokens.
curl https://api.unrestrictedaigpt.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Run python script to sort list numerically"}]
}'प्रतिक्रिया में उत्पन्न टेक्स्ट शामिल होगा। यदि आपको त्रुटियां हैंडल करने की आवश्यकता है, तो स्टेटस कोड की जांच करें।
SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को हैंडल करें
सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. यह एक सर्वर-सेंट इवेंट्स स्ट्रीम लौटाता है। आप प्रत्येक चंक को आने पर प्रोसेस करते हैं, जो लंबे आउटपुट के लिए अनुपलब्ध विलंबता को कम करता है।
अंतिम चंक में टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल है। इससे आपको लागत को वास्तविक समय में ट्रैक करने की अनुमति मिलती है।
stream = 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)टूल कॉलिंग और JSON मोड लागू करें
का उपयोग करें tools फ़ंक्शन कॉलिंग को सक्षम करने के लिए पैरामीटर। अपनी फ़ंक्शन स्कीमा परिभाषित करें और मॉडल को यह तय करने दें कि कब इसे कॉल करना है। आप JSON आउटपुट को फोर्स भी कर सकते हैं, response_format कठोर डेटा संरचनाओं के लिए।
दोनों फीचर्स मानक OpenAI API की तरह ही काम करते हैं।
सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो
हमारा API स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए कठोर सीमाएं लागू करता है। आपको 100,000 टोकन की संदर्भ विंडो मिलती है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। आप प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। 402 त्रुटि का अर्थ है कि आपके पास क्रेडिट नहीं है। 429 त्रुटि का अर्थ है कि आपने दर सीमा को छू लिया है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट खर्च नहीं करती हैं।
