API दस्तावेज़ीकरण & क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण & बेस URL

हर अनुरोध शुरू करें अपने क्लाइंट को HTTPS://api.uncensoredia.com/v1 और अपनी की संलग्न करें। अनुमोदन uses the standard Bearer स्कीमा, इसलिए आपको Google या ईमेल के साथ साइनअप करने के बाद प्राप्त टोकन को बस पेस्ट करना है। एंडपॉइंट पूरी तरह से openai compatible API अनुपालन, जिसका अर्थ है कि आपको केवल मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन में बेस यूआरएल और API कुंजी बदलने की आवश्यकता है। आपको जटिल राउटिंग परतों या प्रॉक्सी हेडर प्रबंधित करने की आवश्यकता नहीं है। बस सुनिश्चित करें कि आपकी Authorization header में आपकी अद्वितीय टोकन होता है। यह सेटअप गारंटी देता है कि आपके अनुरोध बिना किसी मध्यवर्ती फ़िल्टरिंग के समर्पित uncensored मॉडल तक पहुंचते हैं। यदि आपको एक 401 त्रुटि, सत्यापित करें कि आपकी कुंजी सक्रिय है और सही ढंग से प्रारूपित है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

संदेश भेजें POST /v1/chat/completions अनसेंसर्ड मॉडल से तुरंत टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए। यह एकल एंडपॉइंट सरल प्रॉम्प्ट से लेकर जटिल मल्टी-टर्न कन्वर्सेशन तक सभी आपकी जनरेशन आवश्यकताओं को संभालता है। आप पैरामीटर जैसे कि का उपयोग करके आउटपुट की लंबाई और यादृच्छिकता को नियंत्रित कर सकते हैं max_tokens, temperature, और top_p. मॉडल एक विशाल 100,000 टोकन संदर्भ विंडो, जिससे आप व्यापक दस्तावेज़ या लंबी बातचीत के इतिहास को इनपुट कर सकते हैं। आप प्रतिक्रिया में 16,000 टोकन तक भेज सकते हैं। यदि आप छोड़ देते हैं max_tokens, डिफ़ॉल्ट सीमा 2,048 टोकन है। यह एंडपॉइंट इमेज या ऑडियो जनरेशन का समर्थन नहीं करता है। यह कठोरता से टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट है। तुरंत अपनी कनेक्शन टेस्ट करने के लिए निम्नलिखित curl कमांड का उपयोग करें।

Python SDK इंटीग्रेशन

न्यूनतम कोड परिवर्तनों के साथ API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। आपको केवल ओवरराइड करने की आवश्यकता है base_url और api_key क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि प्रतिक्रियाओं, त्रुटियों और पुन: प्रयासों को संभालने के लिए आपकी मौजूदा लॉजिक अटूट रहे। लाइब्रेरी स्वचालित रूप से JSON सीरियलाइजेशन और स्ट्रीमिंग संभालती है यदि आप इसे सक्षम करते हैं। यह विधि उन बैकएंड सेवाओं या स्क्रिप्ट्स के लिए आदर्श है जिन्हें बड़ी मात्रा में टेक्स्ट को प्रोसेस करने की आवश्यकता होती है। uncensored मॉडल बिना किसी कस्टम पार्सिंग लॉजिक की आवश्यकता के मानक चैट पूर्णता अनुरोधों का उत्तर देता है। अपने क्लाइंट को एक बार कॉन्फ़िगर करें और अपने एप्लिकेशन में इसका उपयोग करें। यहाँ क्लाइंट को प्रारंभ करने और एक मूलभूत अनुरोध भेजने का तरीका है।

Node.js SDK सेटअप

का उपयोग करके JavaScript या TypeScript एप्लिकेशन में API इंटीग्रेट करें @anthropic-ai/sdk या आधिकारिक openai पैकेज। सेट baseURL हमारे एंडपॉइंट पर जाएं और अपना API कुंजी प्रदान करें। इससे आपको परिचित विधियों जैसे chat.completions.create() सीधे। SDK HTTP अनुरोधों को संभालता है और JSON प्रतिक्रियाओं को आपके लिए पार्स करता है। आप आसानी से त्रुटियों को संभाल सकते हैं जैसे 402 (insufficient credit) या 429 (रेट लिमिट) अपने एप्लिकेशन लॉजिक के भीतर। यह सेटअप वेब सर्वरों, बॉट्स या किसी भी Node.js वातावरण के लिए आदर्श है। अनसेंसर्ड मॉडल स्टैंडर्ड रिक्वेस्ट फॉर्मेट के साथ सहजता से काम करता है। API की अपेक्षाओं के साथ संगतता सुनिश्चित करने के लिए अपने क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

रियल-टाइम टोकन डिलीवरी को सक्षम करने के लिए सेटिंग करें stream: true आपके अनुरोध में। API एक Server-Sent Events (SSE) स्ट्रीम लौटाता है, जिससे आप टेक्स्ट को जनरेट होते हुए प्रदर्शित कर सकते हैं। यह चैट इंटरफ़ेस के लिए उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है और अनुभव की गई विलंबता को कम करता है। प्रत्येक खंड आंशिक उत्तर शामिल करता है, और अंतिम खंड में टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल होती है। आप पूर्ण प्रतिक्रिया बनाने के लिए इन खंडों को क्रमिक रूप से प्रोसेस कर सकते हैं। यह त्वरित प्रतिक्रिया की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक सुविधा है। अनसेंसर्ड मॉडल सभी अनुरोध प्रकारों के लिए स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है। अपने UI को कुशलता से अपडेट करने के लिए स्ट्रीम इवेंट हैंडल करें। अपने क्लाइंट में स्ट्रीमिंग लागू करने के लिए इस कोड का उपयोग करें।

रेट लिमिट और संदर्भ सीमाएं

API सभी उपयोगकर्ताओं के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए कठोर सीमाएं लागू करता है। आप अधिकतम 300 अनुरोध प्रति मिनट per key और 8 कन्करेंट रिक्वेस्ट किसी भी समय सक्रिय। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। यदि आप इन सीमाओं को पार करते हैं, तो आपको एक 429 स्टेटस कोड। सुनिश्चित करें कि आप इन सीमाओं को बार-बार न तोड़ने के लिए एक्सपोनेंशियल बैकऑफ के साथ रेट्री हैंडल करें। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है, लेकिन अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आपको अधिक आउटपुट चाहिए, तो max_tokens पैरामीटर। त्रुटियां जैसे 401 (invalid key) और 402 (no credit) तत्काल होते हैं और आपकी टोकन अनुमति खर्च नहीं करते हैं। हाई-वॉल्यूम जनरेशन टास्क के दौरान सर्विस इंटररप्शन से बचने के लिए अपने क्वाटा को सावधानी से प्रबंधित करें।

cURL

Copycurl https://api.uncensoredia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "return json with key status true"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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