क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड चैट कंप्लीशन्स

openai-कम्पैटिबल क्लाइंट इंस्टॉल करें

उस SDK को चुनें जो आपके डेवलपमेंट एनवायरनमेंट से मेल खाता हो। API मानक OpenAI अनुसरणों का पालन करती है, इसलिए आप अनुरोध भेजने के लिए किसी भी संगत लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं।

• Python डेवलपर्स को openai पैकेज।
• Node.js उपयोगकर्ताओं को openai npm पैकेज।
• अन्य भाषाओं के लिए आधिकारिक SDK या मानक HTTP लाइब्रेरी का उपयोग किया जा सकता है।

यह दृष्टिकोण मौजूदा टूल्स के साथ व्यापक संगतता सुनिश्चित करता है और आपके प्रोजेक्ट्स में एकीकरण को सरल बनाता है।

बेस URL और API कुंजी कॉन्फ़िगर करें

अपने क्लाइट कॉन्फ़िगरेशन में अपनी API कुंजी और कस्टम बेस URL सेट करें। यह अनुरोधों को मानक OpenAI एंडपॉइंट्स के बजाय हमारे सर्वरों की ओर निर्देशित करता है।

कॉन्फ़िगरेशन

अपने डैशबोर्ड से उत्पन्न कुंजी का उपयोग करें और इंगित करें https://api.priceapiseekdeep.com/v1. यह सेटअप किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ काम करता है, बस बदलकर। base_url और api_key पैरामीटर।

आपके प्रॉम्प्ट्स बिना कंटेंट रिफ्यूजल्स के प्रोसेस किए जाते हैं, जो क्रिएटिव राइटिंग और कोडिंग टास्क के लिए आदर्श हैं।

अपना पहला अनुरोध बनाएं

कनेक्शन परीक्षण करने के लिए एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। Use the model ID uncensored ट्यून्ड मॉडल तक पहुंचने के लिए।

• सेट करें model पैरामीटर को uncensored.
• में अपने सिस्टम और उपयोगकर्ता संदेश शामिल करें messages array।
• API सीधे पाठ आउटपुट लौटाता है।

यह पुष्टि करता है कि आपकी कुंजी काम कर रही है और इनपुट टोकन के लिए क्रेडिट सही ढंग से कटे जा रहे हैं।

रियल-टाइम आउटपुट के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें

स्ट्रीमिंग को सक्रिय करें सेटिंग stream: true आपके अनुरोध में। API टोकन को जनरेट होते ही क्रमिक रूप से लौटाता है, जिससे अनुभवगत विलंबता में सुधार होता है।

• सर्वर-सेंट इवेंट्स स्ट्रीम से टोकन पढ़ें।
• अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल हैं।
• यह विधि चैट इंटरफेस और रियल-टाइम एप्लिकेशन के लिए आदर्श है।

स्ट्रीमिंग उपयोगकर्ताओं के लिए प्रॉम्प्ट प्रोसेस करते समय प्रतीक्षा का समय कम करती है।

फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का उपयोग करें

प्रोग्रामेटिक इंटरैक्शन के लिए संरचित आउटपुट का लाभ उठाएं। JSON मोड को सक्षम करने के लिए सेट करें response_format को {"type": "json_object"} संगत पार्सिंग के लिए।

• में टूल्स परिभाषित करें tools पैरामीटर।
• सेट करें tool_choice फंक्शन इन्वोकेशन को नियंत्रित करने के लिए।
• पैरामीटर्स जैसे कि का उपयोग करें temperature और top_p आउटपुट यादृच्छिकता को समायोजित करने के लिए।

यह फीचर सेट बाहरी पार्सिंग लॉजिक के बिना जटिल वर्कफ़्लो का समर्थन करता है।

टोकन उपयोग और सीमाओं को समझें

सेवा सीमाओं के भीतर रहने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें। कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता के लिए मिलकर 100,000 टोकन की अनुमति देता है।

• प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है।
• डिफ़ॉल्ट मैक्स आउटपुट 2,048 टोकन है यदि निर्दिष्ट नहीं किया गया है।
• रेट लिमिट प्रति कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट है।

प्रीमियम क्रेडिट्स कभी समाप्त नहीं होते हैं, और त्रुटियां आपके बैलेंस का उपभोग नहीं करती हैं। यह संरचना मासिक सब्सक्रिप्शन के बिना उच्च-वॉल्यूम विकास का समर्थन करती है।

cURL

Copycurl https://api.priceapiseekdeep.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send 5000 messages to test rate limits"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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