अनकेंसरड चैट कंप्लीशंस API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

हर अनुरोध शुरू करें अपने SDK को हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करके और अपनी कुंजी संलग्न करके। हम मानक हेडर प्रमाणीकरण का उपयोग करते हैं, इसलिए मौजूदा क्लाइंट बिना संशोधन के काम करते हैं। आपकी कुंजी आपको कानूनी वयस्क सामग्री और असीमित रचनात्मक कार्य के लिए अनसेंसर्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है।

• बेस यूआरएल: https://api.grokaiapikey.com/v1
• हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Google या ईमेल लॉगिन के माध्यम से तुरंत अपनी कुंजी जनरेट करें। फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं। कुंजी प्रति खाता अद्वितीय है, और एक नई कुंजी जनरेट करने से पुरानी सक्रिय कुंजी तुरंत बदल जाती है।

पहला अनुरोध

मानक चैट पूर्णता एंडपॉइंट का उपयोग करके अपना पहला पूर्ण संभव भेजें। यह सरल POST अनुरोध दर्शाता है कि टेक्स्ट जनरेशन के लिए मॉडल के साथ कैसे इंटरैक्ट करें। आप सिस्टम प्रॉम्प्ट को प्रतिस्थापित करके व्यक्तित्व या व्यवहार को परिभाषित कर सकते हैं।

सुनिश्चित करें कि आपके अनुरोध बॉडी में model field सेट है uncensored. API एक मानक JSON प्रतिक्रिया लौटाता है जिसमें उत्पन्न पाठ और टोकन उपयोग के आंकड़े शामिल होते हैं।

Python SDK इंटीग्रेशन

हमारे API को अपने प्रोजेक्ट्स में इंटीग्रेट करने के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। इस दृष्टिकोप में यदि आप अन्य प्रदाताओं से माइग्रेट कर रहे हैं तो न्यूनतम कोड परिवर्तनों की आवश्यकता होती है। बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें।

क्लाइंट प्रमाणीकरण और सीरियलाइज़ेशन को स्वचालित रूप से संभालता है। आप संदर्भ बनाए रखने के लिए इतिहास में कई संदेश भेज सकते हैं। यह विधि बैकएंड सेवाओं और स्क्रिप्टेड वर्कफ़्लो के लिए आदर्श है।

Node SDK एकीकरण

स्टैंडर्ड OpenAI SDK पैकेज का उपयोग करके Node.js में API लागू करें। यह सेटअप JavaScript और TypeScript प्रोजेक्ट्स के साथ सहजता से काम करता है। हमारे बेस यूआरएल और अपने सीक्रेट की के साथ क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें।

SDK अनुरोध जीवनचक्र और प्रतिक्रिया पार्सिंग प्रबंधित करता है। आप नेटवर्क समस्याओं या अमान्य अनुरोधों के लिए त्रुटि हैंडलिंग आसानी से जोड़ सकते हैं। यह पैटर्न वेब सर्वर और रियल-टाइम एप्लिकेशन के लिए उत्तम है।

स्ट्रीमिंग और टोकन उपयोग

अपने उपयोगकर्ताओं के लिए वास्तविक समय में टोकन वितरण के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें। यह सुविधा डेटा को जनरेट होते ही भेजकर अनुभवजन्य विलंबता को कम करती है। SDK इवेंट स्ट्रीम को संभालता है और आपके इंटरफ़ेस को क्रमिक रूप से अपडेट करता है।

टोकन उपयोग विवरण स्ट्रीम के अंतिम चंक में दिखाई देते हैं। यह आपको अतिरिक्त एपीआई कॉल के बिना लागत की सटीक ट्रैकिंग करने की अनुमति देता है। स्ट्रीमिंग सभी मानक अनुरोधों के लिए समर्थित है।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

आपके खाते को विशिष्ट दर सीमाओं और संदर्भ बाधाओं के अधीन रखा जाता है। मॉडल प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। आप प्रति अनुरोध अधिकतम 16,000 टोकन सेट कर सकते हैं।

सामान्य त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401, क्रेडिट खत्म होने पर 402, और रेट लिमिट के लिए 429 शामिल हैं। रेट लिमिट प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध है। त्रुटियाँ आपकी प्रीपेड क्रेडिट का उपभोग नहीं करती हैं, यह सुनिश्चित करती हैं कि आप केवल सफल जनरेशन के लिए भुगतान करें।

cURL

Copycurl https://api.grokaiapikey.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 common unix commands with brief descriptions"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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