अनसेंसर्ड API के साथ शुरू करें

अपनी पसंदीदा OpenAI SDK इंस्टॉल करें

अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आधिकारिक लाइब्रेरी इंस्टॉल करके शुरू करें। openai पैकेज पायथन और Node.js दोनों वातावरणों के लिए काम करता है, हमारे मानक एंडपॉइंट के साथ संगतता सुनिश्ित करता है।

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

यह एकमात्र डिपेंडेंसी आपके लिए प्रमाणीकरण और अनुरूप प्रारूपण संभालती है।

बेस URL और API कुंजी सेट करें

अपने क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें ताकि वह डिफ़ॉल्ट OpenAI क्षेत्र के बजाय हमारे होस्ट किए गए सर्वर पर इशारा करे। आपको अपने डैशबोर्ड से उत्पन्न किए गए API key और हमारे uncensored मॉडल के लिए विशिष्ट base URL की आवश्यकता होगी।

सेट करें base_url को https://api.roleplayuncensored.com/v1 और कुंजी को api_key फ़ील्ड। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध हमारे इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर रूट किए जाएं, अन्य विक्रेताओं को टकराए बिना।

अपना पहला चैट कंप्लीशन बनाएं

एक मानक chat.completions.create मॉडल ID का उपयोग करके अनुरोध करें uncensored. यह मॉडल कानूनी वयस्क या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है, जिससे यह रोलप्ले एप्लिकेशन के लिए आदर्श है।

सुनिश्चित करें कि आपका कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रॉम्प्ट और कम्प्लीशन दोनों को मिलाकर 100,000 टोकन की सीमा में रहे।

Copycurl https://api.roleplayuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set difficulty to hard."}]
  }'

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को हैंडल करें

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध पैरामीटर में। यह टोकन को जनरेट होने के साथ-साथ लौटाता है, जो इंटरैक्टिव चैट इंटरफेस में कम विलंबता बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।

स्ट्रीम का अंतिम चंक बिलिंग उद्देश्यों के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल करता है। इससे आपको पूरे प्रतिक्रिया समाप्त होने का इंतजार किए बिना लागत को वास्तविक समय में ट्रैक करने की अनुमति मिलती 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)

संरचित डेटा के लिए JSON मोड का उपयोग करें

सेटिंग्स करके संरचित आउटपुट अनुरोध करें response_format को {"type": "json_object"}. मॉडल अपनी प्रतिक्रिया को वैध JSON के रूप में प्रारूपित करता है, जो आपके बैकएंड लॉजिक के लिए पार्सिंग को सरल बनाता है।

यह फीचर तब उपयोगी है जब आपको कैरेक्टर प्रोफ़ाइल या गेम स्टेट अपडेट्स के लिए सुसंगत डेटा स्ट्रक्चर्स की आवश्यकता हो। यह अन्य पैरामीटर्स जैसे temperature और top_p रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए।

Copyfrom openai import OpenAI

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

उपलब्ध मॉडल की जांच करें

कॉल करें GET /v1/models अपने खाते के लिए उपलब्ध मॉडल की सूची बनाने के लिए एंडपॉइंट। यह मॉडल ID लौटाता है uncensored इसकी क्षमताओं और संदर्भ विंडो विवरण के साथ।

हमारी सेवा एक एकल, शुद्ध मॉडल प्रदान करती है, इसलिए आपको जटिल रूटिंग लॉजिक प्रबंधित करने की आवश्यकता नहीं है। आप भारी वर्कलोड भेजने से पहले कनेक्टिविटी और मॉडल उपलब्धता की जांच के लिए इस एंडपॉइंट पर भरोसा कर सकते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

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