मिनटों में Uncensored मॉडल को इंटीग्रेट करें

इंस्टॉलेशन & कॉन्फ़िगरेशन

अपने क्लाइंट को uncensored API बेस यूआरएल की ओर निर्देशित करें। प्रमाणीकरण के लिए आपको एक मान्य API कुंजी की आवश्यकता है। Get API key पेज पर Google या ईमेल के माध्यम से तुरंत एक प्राप्त करें। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। एंडपॉइंट मानक JSON पेलोड्स को स्वीकार करता है।

बेस URL को HTTPS://api.kiohnezensur.com/v1 पर सेट करें। सभी अनुरोधों के लिए मॉडल ID "uncensored" का उपयोग करें। यह मौजूदा OpenAI SDKs के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। आपके प्रॉम्प्ट्स अंदर जाते हैं, अनफिल्टर्ड टेक्स्ट बाहर आता है।

बेस चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट

/v1/chat-completions पर एक सरल POST अनुरोध भेजें। मॉडल नैतिक फ़िल्टर के बिना कच्चा पाठ लौटाता है। आप 100,000 टोकन तक संदर्भ विंडो को नियंत्रित करते हैं। रचनाशीलता के लिए तापमान और top_p को समायोजित करें।

Copycurl https://api.kiohnezensur.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the total memory usage for these three processes"}]
  }'

YOUR_API_KEY को अपनी जनरेटेड कुंजी से प्रतिस्थापित करें। प्रतिक्रिया में सहायक का संदेश होता है। 401 जैसे त्रुटियां अमान्य कुंजियों को इंगित करती हैं। 402 का मतलब है कि कोई क्रेडिट शेष नहीं है।

SSE के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

अपने अनुरोध में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। सर्वर-सेंट इवेंट्स के माध्यम से टोकन प्राप्त करें। यह लंबे आउटपुट के लिए धारित अंतर्मुखी विलंबता को कम करता है। कुल टोकन उपयोग के लिए अंतिम चंक पढ़ें।

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)

प्रत्येक चंक को आने पर प्रक्रिया करें। मॉडल प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक समर्थन करता है। डिफ़ॉल्ट max_tokens 2,048 है। स्ट्रीमिंग किसी भी संगत क्लाइंट लाइब्रेरी के साथ काम करती है।

JSON मोड लागू करना

विश्वसनीय पार्सिंग के लिए संरचित आउटपुट फ़ोर्स करें। response_format को {"type": "json_object"} सेट करें। मॉडल इस बाधा को कड़ाई से मानता है। डेटा एक्सट्रैक्शन या कॉन्फ़िगरेशन जनरेशन के लिए उपयोगी।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

प्रतिक्रिया से सीधे JSON रिस्पॉन्स पार्स करें। इससे regex हैक्स से बचा जाता है। सुनिश्चित करें कि आपका प्रॉम्प्ट स्कीमा को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करता है। अनसेंसर्ड मॉडल जटिल संरचनाओं को अच्छी तरह संभालता है।

फंक्शन कॉलिंग & टूल्स

अपने रिक्वेस्ट बॉडी में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल सादे टेक्स्ट के बजाय टूल कॉल्स लौटाता है। कड़े एनफोर्समेंट के लिए tool_choice का उपयोग करें। यह एजेंट-जैसी व्यवस्था को सक्षम बनाता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

कोड में टूल एक्जीक्यूशन लागू करें। आगे के तर्क के लिए परिणामों को मॉडल पास करें। कई टूल्स का समर्थन करता है। अनसेंसर्ड मॉडल सामग्री प्रकार के आधार पर टूल उपयोग से इनकार नहीं करता है।

रेट लिमिट्स हैंडल करना

अपनी अनुरोध सीमाओं को सावधानी से निगरानी करें। प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध मिलते हैं। समवर्तीता 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम रहनी चाहिए। इनसे अधिक होने से एक 429 त्रुटि ट्रिगर होती है।

प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी। पुरानी कुंजियों को बदलें यदि आवश्यक हो। त्रुटियां और अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। पूर्व-भुगतान क्रेडिट केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए चार्ज करता है। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। टॉप-अप केवल क्रिप्टो के माध्यम से करें।