अनसेंसर्ड AI API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और कुंजियाँ

डैशबोर्ड के माध्यम से अपनी कुंजी जनरेट करें।

तुरंत टोकन प्राप्त करने के लिए Google या अपने ईमेल से साइन इन करें।

ट्रायल के लिए आपको क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है।

इस कुंजी को Authorization हेडर।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

मानक चैट कंप्लीशन्स URL पर अनुरोध भेजें।

एंडपॉइंट JSON पेलोड स्वीकार करता है और पाठ लौटाता है।

बेस URL को हमारी इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर इंगित करने के लिए सेट करें।

मॉडल ID uncensored असीमित आउटपुट के लिए।

यह किसी भी OpenAI-संगत SDK के साथ काम करता है।

Python SDK इंटीग्रेशन

pip के माध्यम से आधिकारिक क्लाइंट लाइब्रेरी इंस्टॉल करें।

क्लाइंट को अपनी कुंजी और कस्टम बेस URL के साथ कॉन्फ़िगर करें।

चैट विधि को अपने प्रॉम्प्ट और पैरामीटर्स के साथ कॉल करें।

परिणाम ऑब्जेक्ट से सहायक प्रतिक्रिया निकालें।

Node SDK उपयोग

Node.js प्रोजेक्ट में OpenAI पैकेज को इम्पोर्ट करें।

सही बेस यूआरएल और कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें।

अपने इनपुट के साथ चैट कंप्लीशन्स एंडपॉइंट को इंकॉक करें।

प्रतिक्रिया स्ट्रीम या वस्तु को आवश्यकतानुसार हैंडल करें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए stream फ्लैग को true सेट करें।

जैसे ही वे जनरेट होते हैं, टेक्स्ट के चंक प्राप्त करें।

टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में दिखाई देते हैं।

यह लंबे आउटपुट के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है।

सीमाएं, त्रुटियां & संदर्भ

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन का समर्थन करता है।

रेट लिमिट 300 अनुरोध प्रति मिनट है।

401 त्रुटियां दर्शाती हैं कि आपकी कुंजी अमान्य है।

402 त्रुटियां अपर्याप्त प्रीपेड क्रेडिट को इंगित करती हैं।

429 प्रतिक्रियाएं संकेत देती हैं कि आपने रेट लिमिट तक पहुंच गई है।

cURL

Copycurl https://api.ollamauncensoredllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the current status of the project"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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