क्विकस्टार्ट गाइड

SDK इंस्टॉल करें

अपनी भाषा के लिए आधिकारिक लाइब्रेरी इंस्टॉल करके शुरू करें। यह आपको सीधी पहुंच प्रदान करता है chat.completions एंडपॉइंट अतिरिक्त रूटिंग लेयर्स के बिना।

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

स्ट्रीमिंग और फंक्शन कॉलिंग सुविधाओं के साथ संगतता सुनिश्चित करने के लिए पैकेज को अपडेट रखें।

अपना बेस URL सेट करें

अपने क्लाइंट को हमारे विशिष्ट एंडपॉइंट की ओर निर्देशित करें ताकि मानक प्रदाता फ़िल्टर्स को बायपास किया जा सके। उपयोग करें https://api.nsfwllmsystemprompt.com/v1 अपने बेस URL के रूप में।

अपना API कुंजी हेडर में पास करें। यह सुनिश्चित करता है कि अनुरोध सीधे uncensored मॉडल पर जाएं।

Copycurl https://api.nsfwllmsystemprompt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five features of this model"}]
  }'

अपना पहला अनुरूप भेजें

एक POST अनुरोध करें /v1/chat/completionsमॉडल ID भेजें uncensored और आपका सिस्टम प्रॉम्प्ट।

मॉडल कानूनी वयस्क विषयों को अस्वीकृत किए बिना उत्तर देता है। सेट max_tokens आउटपुट लंबाई को नियंत्रित करने के लिए।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwllmsystemprompt.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 प्रतिक्रियाओं को हैंडल करें

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. यह सर्वर-सेंट इवेंट्स के माध्यम से डेटा टोकन-दर-टोकन लौटाता है।

प्रत्येक चंक को रियल-टाइम आउटपुट प्रदर्शित करने के लिए प्रक्रिया करें। कुल टोकन उपयोग और बिलिंग डेटा के लिए अंतिम चंक की जांच करें।

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 सक्षम करें

मॉडल को बाहरी फंक्शंस को कॉल करने देने के लिए अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें। tools अपने schema के साथ array।

सेट करें tool_choice को auto या एक विशिष्ट टूल नाम। मॉडल प्रतिक्रिया सामग्री में टूल कॉल लौटाता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

अपना उपयोग और सीमाएँ जाँचें

आपके पास प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति की 8 समवर्ती कनेक्शन हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन की है।

त्रुटियाँ जैसे 401 (अमान्य कुंजी) या 402 (कोई क्रेडिट नहीं) मुफ्त हैं। सामग्री के कारण अस्वीकृतियाँ भी मुफ्त हैं। केवल सफल टोकन उपयोग के लिए भुगतान करें।

प्रोडक्शन में अपना बेस यूआरएल स्विच करें

स्थिर एंडपॉइंट की ओर इशारा करने के लिए अपने वातावरण चर को अपडेट करें। सुनिश्चित करें कि आपकी API कुंजी अपने उत्पादन वातावरण में सुरक्षित है।

अंतिम स्ट्रीमिंग चंक के माध्यम से अपने टोकन उपयोग की निगरानी करें। आवश्यकता पड़ने पर क्रिप्टो के माध्यम से क्रेडिट रिफिल करें।