अनकेंसरड LLM API क्विकस्टार्ट

बेस URL और प्रमाणीकरण

API का जीवन है https://api.nsfwh.com/v1. में पास की गई API कुंजी के साथ प्रमाणीकरण करें Authorization हेडर। Google या ईमेल के माध्यम से साइनअप पेज पर तुरंत अपनी कुंजी बनाएं—फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। कुंजी एक बार दिखाई जाती है, इसलिए इसे सुरक्षित रूप से सहेजें। यह कानूनी वयस्क सामग्री, टेक्स्ट जनरेशन और क्रिएटिव राइटिंग के लिए अनसेंसर्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है बिना मानक अस्वीकृतियों के।

Copycurl https://api.nsfwh.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of the provided text."}]
  }'

अपना पहला रिक्वेस्ट भेजना

एक POST अनुरोध करें /v1/chat/completions अपने संदेश के साथ। मॉडल ID है uncensored. इनपुट पाठ messages array. रिस्पॉन्स में जनरेटेड टेक्स्ट होता है। एम्बेडिंग, इमेज या ऑडियो का समर्थन नहीं है। यह डेवलपर्स के लिए एक शुद्ध टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट सर्विस है जिन्हें अनफिल्टर्ड भाषा क्षमताओं तक सीधी पहुंच की आवश्यकता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स का उपयोग करें। जोड़ें stream: true अपने अनुरोध में। प्रत्येक चंक में आंशिक टेक्स्ट और अंतिम चंक में उपयोग डेटा शामिल होता है। यह लंबे आउटपुट के लिए देरी को कम करता है। स्ट्रीमिंग किसी भी मानक OpenAI-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है जो SSE को हैंडल करता है। यह चैट इंटरफेस और इंटरैक्टिव एप्लिकेशनों के लिए आदर्श 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)

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

JSON मोड के साथ संरचित आउटपुट सक्षम करें response_format: {"type": "json_object"}. यह मॉडल को वैध JSON लौटाने के लिए मजबूर करता है, न कि फ्रीफॉर्म टेक्स्ट। आप फंक्शन कॉलिंग के लिए टूल्स भी परिभाषित कर सकते हैं। tool_choice मॉडल उनका उपयोग कैसे करता है, इसे नियंत्रित करने के लिए। यह डेटा पार्सिंग, कॉन्फ़िग जनरेशन, या अतिरिक्त पार्सिंग लॉजिक के बिना बाहरी सिस्टम के साथ एकीकरण के लिए उपयोगी है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

संदर्भ विंडो और सीमाएँ

मॉडल संयुक्त इनपुट और आउटपुट के लिए 100,000 टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। प्रत्येक अनुरोध के लिए अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आप छोड़ max_tokens, यह डिफ़ॉल्ट रूप से 2,048 पर सेट होता है। आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध भेज सकते हैं। समवर्तता प्रति कुंजी 8 एक साथ अनुरोधों तक सीमित है। अनुरोध बॉडी का आकार 8 MB से कम रहना चाहिए। ये सीमाएं उच्च-वॉल्यूम उपयोग के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं।

त्रुटि हैंडलिंग और टोकन उपयोग

त्रुटियां मानक HTTP स्टेटस कोड्स के रूप में लौटाई जाती हैं। 401 का अर्थ है आपकी API कुंजी अमान्य या समाप्त हो गई है। 402 का संकेत है कि क्रेडिट अपर्याप्त है। 429 का संकेत है रेट लिमिटिंग। विस्तृत त्रुटि संदेशों के लिए प्रतिक्रिया बॉडी की जांच करें। टोकन उपयोग केवल सफल पूर्णताओं के लिए चार्ज किया जाता है। त्रुटियां क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। इस पारदर्शी मूल्य निर्धारण मॉडल का अर्थ है कि आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जो काम करता है।