API दस्तावेज़ीकरण Uncensored Inference के लिए
मिनटों में सर्वश्रेष्ठ abliterated LLM API के साथ शुरुआत करें। अपने OpenAI-संगत एंडपॉइंट पर अनुरोध भेजें और तुरंत अनसेंसर्ड टेक्स प्रतिक्रियाएं प्राप्त करें।
बेस URL और प्रमाणीकरण
सभी अनुरोधों के लिए बेस यूआरएल है https://api.bestabliteratedllm.com/v1. यह एंडपॉइंट किसी भी मानक OpenAI SDK के साथ काम करता है बेस यूआरएल कॉन्फ़िगरेशन अपडेट करके। आप साइनअप के दौरान उत्पन्न एकल API कुंजी का उपयोग करके प्रमाणीकरण करते हैं। कुंजी सब्सक्रिप्शन शुल्क या छिपे मासिक शुल्क के बिना समर्पित अनसेंसर्ड मॉडल तक एक्सेस प्रदान करती है।
अपनी API कुंजी को Authorization हेडर को Bearer टोकन के रूप में सेट करें। यदि कुंजी गायब है या अमान्य है, तो API एक 401 त्रुटि लौटाता है। प्रत्येक खाते में एक सक्रिय कुंजी होती है; एक नई कुंजी जनरेट करने से पिछली कुंजी तुरंत बदल जाती है।
चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट
टेक्स्ट डेटा को POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट। सिस्टम आपके प्रॉम्प्ट के आधार पर जनरेटेड टेक्स्ट लौटाता है। मॉडल ID का उपयोग करें uncensored असीमित प्रतिक्रियाओं के लिए ट्यून्ड विशिष्ट बड़े भाषा मॉडल तक पहुंचने के लिए। API एम्बेडिंग, इमेजेस, ऑडियो, या वीडियो जनरेशन का समर्थन नहीं करता है।
यह सीधा दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आप केवल प्रसंस्कृत टोकन के लिए भुगतान करें। त्रुटियां और इनकार क्रेडिट खर्च नहीं करते, जिससे यह विकास के लिए लागत प्रभावी होता है। मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री, काल्पनिक कथाओं और विवादास्पद विषयों को मानक सामग्री फ़िल्टर के बिना संभालता है।
SSE के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस
सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream अपने अनुरोध में true पर सेट करें। API रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) भेजता है। टोकन उपयोग सांख्यिकी स्ट्रीम के अंतिम चंक में दिखाई देती है। यह विधि चैट एप्लिकेशनों में अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुपस्थित विलंबता को कम करती है।
स्ट्रीमिंग आपके एप्लिकेशन को आंशिक जवाबों को जनरेट होते ही प्रदर्शित करने देती है। यह पूर्ण पूर्णता का इंतज़ार करने की तुलना में एक बेहतर यूजर एक्सपीरियंस प्रदान करती है। बिलिंग उद्देश्यों के लिए सटीक टोकन गणना प्राप्त करने के लिए अंतिम चंक को कैप्चर करने के लिए स्ट्रीम की निगरानी करें।
फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड
का उपयोग करें tools फ़ंक्शन कॉलिंग क्षमताओं को सक्षम करने के लिए पैरामीटर। इससे मॉडल आपके ऐप लॉजिक के लिए संरचित डेटा आउटपुट कर सकता है। आप सख्त JSON आउटपुट को फोर्स भी कर सकते हैं, response_format: {"type": "json_object"}. स्वचालित वर्कफ़्लो के लिए स्थिर पार्सिंग सुनिश्चित करता है।
फंक्शन कॉलिंग अनकैप्ड मॉडल के तर्क के साथ स्वाभाविक रूप से एकीकृत होता है। यह मानक पाठ जनरेशन के साथ-साथ काम करता है और अलग-अलग एंडपॉइंट की आवश्यकता नहीं होती है। मॉडल के आउटपुट संरचना को मार्गदर्शित करने के लिए अनुरोध पेलोड में अपनी टूल स्कीमा परिभाषित करें।
पैरामीटर और टोकन सीमाएं
संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन तक समर्थित है। आप सेट करके प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक जनरेट कर सकते हैं max_tokens पैरामीटर। यदि निर्दिष्ट नहीं है, तो डिफ़ॉल्ट आउटपुट सीमा 2,048 टोकन है। समायोजित करें temperature और top_p रचनात्मकता और यादृच्छिकता को नियंत्रित करने के लिए।
उपयोग करें seed परीक्षण के दौरान पुनरुत्पादनीय परिणामों के लिए। presence_penalty और frequency_penalty पैरामीटर दोहराव को कम करने में मदद करते हैं। ये नियंत्रण आपको बाहरी कॉन्फ़िगरेशन के बिना मॉडल के व्यवहार पर सटीक प्रबंधन प्रदान करते हैं।
रेट लिमिट्स और त्रुटियाँ
प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और आठ समवर्ती अनुरोधों की अनुमति देती है। अधिकतम अनुरोध बॉईज़ का आकार 8 MB है। इन सीमाओं को पार करने पर एक 429 Too Many Requests त्रुटि ट्रिगर होती है। यदि आपका प्रीपेड क्रेडिट खत्म हो जाता है, तो API एक 402 Payment Required त्रुटि लौटाता है।
401 एरर का अर्थ है अमान्य या समाप्त हो चुकी API की। सुनिश्चित करें कि आपकी की साइनअप के दौरान जनरेट की गई की से मेल खाती है। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, इसलिए आप किसी भी समय क्रिप्टो के माध्यम से टॉप अप कर सकते हैं बिना अपने बैलेंस को खोए। एरर आपके प्रीपेड टोकन खर्च नहीं करते।
cURL
curl https://api.bestabliteratedllm.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Show me the full schema for the chat completion endpoint."}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.bestabliteratedllm.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.bestabliteratedllm.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
stream = 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)सामान्य प्रश्न
एबलिटरेटेड LLM API के लिए बेस यूआरएल क्या है?
बेस URL HTTPS://api.bestabliteratedllm.com/v1 है। यह मानक OpenAI SDKs और कस्टम बेस URL कॉन्फ़िगरेशन की अनुमति देने वाले क्लाइंट्स के साथ पूरी तरह संगत है।
अपने अनुरोधों को प्रमाणीकृत कैसे करें?
अपनी API कुंजी को प्रमाणीकरण हेडर में एक Bearer टोकन के रूप में शामिल करें। प्रत्येक खाता एकल सक्रिय कुंजी का उपयोग करता है जो पुन: जनरेशन के दौरान पिछली को प्रतिस्थापित करती है।
यदि रेट लिमिट पर पहुँच जाता हूँ तो क्या होता है?
अगर आप प्रति मिनट 300 अनुरोध या प्रति कुंजी आठ समवर्ती कनेक्शन से अधिक भेजते हैं, तो API 429 त्रुटि लौटाता है। सामान्य संचालन फिर से शुरू करने के लिए अपने अनुरोधों को थोड़ी देर के लिए रोक दें।
एक चरण में कुंजी प्राप्त करें
साइन अप करें, टोकन कॉपी करें, अपना बेस यूआरएल पॉइंट करें। पूरा।
