API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

डैशबोर्ड के माध्यम से अपनी कुंजी जनरेट करें। https://api.abliteratedaimodel.com/v1 अपने बेस URL के रूप में। कुंजी Authorization हेडर। कोई सब्सक्रिप्शन या मासिक शुल्क लागू नहीं होता है। आपका पूर्व-भुगतान किया गया क्रेडिट उपयोग के लिए खत्म होने तक कवर करता है।

पहला अनुरोध

कनेक्टिविटी की पुष्टि करने के लिए एक सरल पाठ पूरक भेजें। अनसेंसर्ड मॉडल मानक प्रॉम्प्ट्स के तुरंत प्रतिक्रिया देता है। Replace YOUR_API_KEY अपने उत्पन्न क्रेडेंशियल के साथ। प्रतिक्रिया में उत्पन्न टेक्स्ट और टोकन उपयोग शामिल है।

Copycurl https://api.abliteratedaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a hello world function in python"}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

आसान इंटीग्रेशन के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। अपनी API कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज करें। संदेश भेजें और कच्चा टेक्स्ट आउटपुट प्राप्त करें। यह दृष्टिकोण अधिकांश मानक LLM एप्लिकेशन के लिए काम करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliteratedaimodel.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 SDK सेटअप

Node.js प्रोजेक्ट में OpenAI पैकेज को इम्पोर्ट करें। API कुंजी और बेस URL कॉन्फ़िगर करें। अपनी वांछित प्रॉम्प्ट के साथ एक चैट पूर्णता अनुरोध बनाएं। प्रतिक्रिया डेटा को असिंक्रोनously हैंडल करें। यह विधि सर्वर-साइड जावास्क्रिप्ट वातावरण के लिए पूरी तरह से उपयुक्त है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliteratedaimodel.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 रिस्पॉन्सेस

लंबे आउटपुट के लिए कम विलंबता के साथ स्ट्रीमिंग सक्षम करें। सेट करें stream को true अपने अनुरोध में। जनरेट होते हुए चंक प्राप्त करें। प्रत्येक चंक को प्रोसेस करें ताकि आपका UI रियल-टाइम अपडेट हो सके। यह अनुभवगत प्रतीक्षा समय को काफी कम करता 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)

सीमाएं और त्रुटियां

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन का समर्थन करते हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। दर सीमाएं प्रति मिनट 300 अनुरोधों की अनुमति देती हैं। अमान्य कुंजियों के लिए 401 जैसे त्रुटियों को संभालें या अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402। उच्च-वॉल्यूम कार्यों के दौरान विघटन से बचने के लिए सावधानी से अपने टोकन उपयोग की योजना बनाएं।