Uncensored LLM API को इंटीग्रेट करें

प्रमाणीकरण और बेस URL सेटअप

मानक OpenAI बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट से प्रतिस्थापित करके और अपनी अद्वितीय API कुंजी प्रदान करके शुरू करें। Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करने के तुरंत बाद आपको यह कुंजी मिलती है, और यह सभी अनुरोधों के लिए एकमात्र प्रमाणपत्र बनी रहती है। हमारी API मानक हेडर स्वीकार करती है, इसलिए आप अपने मौजूदा कोडबेस को प्रमाणीकरण लॉजिक को फिर से लिखे बिना माइग्रेट कर सकते हैं।

का उपयोग करें Authorization हेडर Bearer आपकी कुंजी पास करने के लिए स्कीमा। यह विधि किसी भी लाइब्रेरी के साथ काम करती है जो OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स का समर्थन करती है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप उपयोग शुरू करने से पहले कनेक्टिविटी का परीक्षण कर सकें।

• बेस यूआरएल: https://api.mistralaikey.com/v1
• हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

अपनी पहली चैट कंप्लीशन भेजना

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions अपने प्रॉम्प्ट और मॉडल पहचानकर्क के साथ uncensored. यह एंडपॉइंट टेक्स्ट इनपुट प्रोसेस करता है और एक जनरेटेड टेक्स रिस्पॉन्स लौटाता है, कड़ाई से OpenAI स्टैंडर्ड्स का पालन करता है। आपको एम्बेडिंग्स या इमेज जनरेशन पैरामीटर्स कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि यह API केवल चैट कंप्लीशन्स पर केंद्रित है।

सुनिश्चित करें कि आप model field को uncensored अनकैप्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल तक पहुंचने के लिए। सिस्टम आपके इनपुट को प्रोसेस करता है और एक कंप्लीशन लौटाता है, जिससे आप सत्यापित कर सकते हैं कि आपकी कुटी काम कर रही है और मॉडल आपके प्रश्नों का सही ढंग से उत्तर दे रहा है।

Copycurl https://api.mistralaikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the code for the login function"}]
  }'

स्ट्रीमिंग और टूल्स सक्षम करना

स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए stream पैरामीटर को true सेट करें, जो सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से टोकन-दर-टोकन अपडेट लौटाता है। इस दृष्टिकोण से अनुभवगत विलंबता कम होती है और आप आंशिक परिणामों को जनरेट होते ही प्रदर्शित कर सकते हैं। आप अपने अनुरोध में टूल्स परिभाषित करके फंक्शन कॉलिंग को भी एकीकृत कर सकते हैं, जिससे मॉडल विशिष्ट क्रियाएं निष्पादित कर सके या डेटा डायनामिक रूप से प्राप्त कर सके।

स्ट्रीमिंग रियल-टाइम प्रतिक्रिया प्रदान करता है, जो इंटरैक्टिव एप्लिकेशन के लिए महत्वपूर्ण है। स्ट्रीम का अंतिम चंक टोकन उपयोग आँकड़े शामिल करता है, जो आपको लागत की सटीक निगरानी में मदद करता है। टूल परिभाषाएँ मानक OpenAI प्रारूप का पालन करती हैं, जिससे फंक्शन कॉलिंग से परिचित डेवलपर्स के लिए एकीकरण सरल होता 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)

JSON मोड रिस्पॉन्स हैंडल करना

सेट करके संरचित आउटपुट फ़ोर्स करें response_format को {"type": "json_object"}. यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल मान्य JSON लौटाए, जो आपके एप्लिकेशन कोड में पार्सिंग को सरल बनाता है। आप डेटा अखंडता बनाए रखने के लिए इसे टूल परिभाषाओं या सख्त प्रॉम्प्ट निर्देशों के साथ जोड़ सकते हैं।

JSON मोड उन प्रोग्रामों के लिए आवश्यक है जिन्हें संरचित डेटा को विश्वसनीय रूप से खपत करने की आवश्यकता होती है। इस फॉर्मेट को लागू करके, आप पार्सिंग त्रुटियों से बचते हैं और स्थिर प्रतिक्रियाएं सुनिश्चित करते हैं। यह सुविधा अन्य पैरामीटर के साथ काम करती है जैसे temperature और top_p, आपको रचनात्मकता और संरचना के बीच संतुलन बनाने की अनुमति देता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

टोकन सीमाओं और उपयोग को समझना

मॉडल प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों को मिलाकर 100,000 टोकन के कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है, जिसमें प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों शामिल हैं। यह प्रचुर सीमा आपको बड़े दस्तावेजों को प्रसंस्थित करने या लंबी कन्वर्सेशन हिस्ट्री बनाए रखने की अनुमति देती है, बिना किसी ट्रंकेशन के। हालांकि, प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन पर सीमित है, या 2,048 टोकन यदि आप निर्दिष्ट नहीं करते हैं max_tokens.

प्रतिक्रिया में वापस किए गए टोकन गणना के माध्यम से अपने उपयोग को ट्रैक करें। प्रत्येक अनुरोध इनपुट और आउटपुट टोकन खपता है, जिसे $0.15 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.50 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर बिल किया जाता है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां शुल्क नहीं लगाती हैं, यह सुनिश्चित करती है कि आप केवल सफल पूर्णताओं के लिए भुगतान करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

सीमाएं, त्रुटियां, और विश्वसनीयता

आप प्रति मिनट 300 अनुरोधों और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोधों तक सीमित हैं। यदि आप इन सीमाओं को पार करते हैं, तो आपको 429 Too Many Requests त्रुटि मिलेगी। प्रमाणीकरण विफलताएं 401 Unauthorized स्थिति लौटाती हैं, जबकि अपर्याप्त क्रेडिट 402 Payment Required प्रतिक्रिया ट्रिगर करता है।

ये सीमाएं सभी उपयोगकर्ताओं के लिए स्थिर प्रदर्शन को सुनिश्चित करती हैं। यदि आपको 401 त्रुटि मिलती है, तो अपनी API कुंजी की जांच करें और सुनिश्चित करें कि इसे बदला नहीं गया है। एक 402 त्रुटि संकेत देती है कि आपका पूर्व-भुगतान क्रेडिट समाप्त हो गया है, और आपको क्रिप्टो के माध्यम से टॉप-अप की आवश्यकता है। अनुरोध बॉडी 8 MB तक सीमित हैं, इसलिए बड़े पेलोड को उचित रूप से संकुचित या विभाजित किया जाना चाहिए।