API रेफरेंस और क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण & बेस URL

बेस URL HTTPS://api.llmwithnorestrictions.com/v1 के लिए हर अनुरोध के लिए अपने API key का उपयोग करें। सिस्टम को अधिकार के लिए इस हेडर की आवश्यकता होती है और यह आपके प्रीपेड क्रेडिट के खिलाफ उपयोग ट्रैक करता है। आप साइनअप के दौरान एक सिंगल की जनरेट करते हैं, जो तुरंत किसी भी पिछली की को बदल देता है। इस मान को सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके बैलेंस तक पूर्ण एक्सेस देता है।

Copycurl https://api.llmwithnorestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten Linux commands"}]
  }'

/v1/chat/completions एंडपॉइंट

POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए। मॉडल पहचानकर्टर सभी इंटरैक्शन के लिए कठोरता से "uncensored" है। इनपुट टेक्स्ट messages एरे में जाता है, और सिस्टम कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृति के बिना जनरेटेड टेक्स्ट लौटाता है। आप केवल वास्तव में उपभोग किए गए टोकन के लिए भुगतान करते हैं, त्रुटियों के लिए नहीं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE)

अपने अनुरोध में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है ताकि टोकन रियल-टाइम में डिलीवर हों। यह दृष्टिकोण बड़े आउटपुट के लिए अनुपस्थित लेटेंसी को काफी कम करता है। टोकन उपयोग विवरण स्ट्रीम के अंतिम चंक में प्रकट होते हैं।

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)

फंक्शन कॉलिंग & JSON मोड

संरचित डेटा निष्कर्षण के लिए tools पैरामीटर के माध्यम से फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करें। सख्त JSON आउटपुट लागू करने के लिए json_object के साथ response_format का उपयोग करें। मॉडल इन स्कीमाओं पर विश्वसनीय रूप से अमल करता है, जिससे यह बैकएंड स्वचालन के लिए उपयुक्त होता है। सटीक निष्पादन के लिए tool_choice के साथ टूल चयन पर नियंत्रण रखें।

टोकन सीमाएँ & संदर्भ विंडो

संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन तक समर्थित है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, या 2,048 यदि आप max_tokens छोड़ देते हैं। बॉडी सीमा 8 MB से अधिक अनुरोध तुरंत अस्वीकार कर दिए जाते हैं। इन सीमाओं के भीतर रहने के लिए अपने इनपुट लंबाई की योजना बनाएं।

त्रुटि हैंडलिंग & रेट लिमिट

तत्काल प्रतिक्रिया के लिए मानक HTTP कोड की निगरानी करें। 401 स्थिति अमान्य या समाप्त हो चुकी API कुंजी को दर्शाती है। 402 त्रुटि अनुरोधित संचालन के लिए अपर्याप्त प्रीपेड क्रेडिट को संकेत करती है। 429 प्रतिक्रिया का अर्थ है कि आपने प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा को छू लिया है। त्रुटियों और अस्वीकृतियों से आपके बैलेंस से कोई टोकन खर्च नहीं होता है।

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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