API दस्तावेज़: Quickstart Guide

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपनी API कुंजी को Authorization हेडर अनुरोध भेजना शुरू करने के लिए। हम एक ही एंडपॉइंट प्रदान करते हैं जो मानक OpenAI पेलोड्स को स्वीकार करता है, इसलिए आपको अपनी इंटीग्रेशन लॉजिक को फिर से लिखने की आवश्यकता नहीं है। Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करें और फोन नंबर के बिना तुरंत अपनी कुंजी प्राप्त करें। यह कुंजी आपके द्वारा किए गए हर कॉल के लिए आपके खाते को हमारे सर्वरों के खिलाफ प्रमाणीकृत करती है।

• बेस यूआरएल: https://api.geminisincensura.com/v1
• मॉडल ID: uncensored

आप किसी भी समय एक नई जनरेट करके अपनी कुंजी रोटेट कर सकते हैं, जो तुरंत पिछले टोकन को अमान्य कर देता है।

Copycurl https://api.geminisincensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "explain how to configure the proxy endpoint"}]
  }'

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions हमारे अनसेंसर्ड मॉडल से टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए। यह एंडपॉइंट 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ आपके सभी मानक संवादात्मक आवश्यकताओं को संभालता है, जो प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों के लिए संयुक्त रूप से है। आप अधिकतम आउटपुट को 16,000 टोकन तक सेट कर सकते हैं, या मॉडल को 2,048 टोकन तक डिफ़ॉल्ट करने दे सकते हैं। मॉडल कानूनी वयस्क, काल्पनिक या विवादास्पद विषयों में बिना मना किए उत्तर देता है, जिससे आपको अपने उपयोग मामले के लिए सच्ची स्वतंत्रता मिलती है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां आपके प्रीपेड क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

उपयोगकर्ताओं के लिए अदृश्य लेटेंसी कम करने के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का उपयोग करके रियल-टाइम में स्ट्रीम रिस्पॉन्स करें। प्रत्येक चंक में टेक्स्ट का डेल्टा होता है, और अंतिम चंक में बिलिंग पारदर्शिता के लिए पूर्ण टोकन उपयोग आंकड़े शामिल होते हैं। यह विधि मानक OpenAI SDKs के साथ सहजता से काम करती है, आपके क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में स्ट्रीमिंग सक्षम करके। आपको तुरंत फीडबैक मिलता है जबकि मॉडल 16,000 टोकन की सीमा तक लंबे आउटपुट जनरेट करता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

फंक्शन कॉलिंग और टूल्स

संरचित डेटा निष्कर्षण को tools पैरामीटर अपने अनुरोध पेलोड में। मॉडल टूल परिभाषाओं का समर्थन करता है और आपके tool_choice सेटिंग्स। इस सुविधा की मदद से आप ऐसे एजेंट्स बना सकते हैं जो बाहरी सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करते हैं या विशिष्ट डेटा संरचनाओं को लागू करते हैं। JSON मोड भी उपलब्ध है, जो response_format टूल ओवरहेड के बिना कठोर आउटपुट फॉर्मेटिंग के लिए।

JSON मोड और प्रतिक्रिया प्रारूप

response_format को {type: "json_object"} सेट करके मॉडल को वैध JSON आउटपुट करने के लिए फोर्स करें। response_format को {"type": "json_object". अपने ऐप्स के लिए भविष्यसूचक पार्सिंग सुनिश्चित करता है बिना पोस्ट-प्रोसेसिंग की आवश्यकता के। मॉडल आप द्वारा प्रदान की गई स्कीमा का पालन करता है, जिससे यह बैकएंड इंटीग्रेशन के लिए विश्वसनीय है। आप रचनाशीलता को नियंत्रित करते हुए संरचनात्मक अखंडता बनाए रखते हुए तापमान और top_p पैरामीटर के साथ इसे जोड़ सकते हैं।

रेट लिमिट्स और बाधाएँ

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरक्ष और 8 समवर्ती अनुरक्ष तक सीमित है। अधिकतम अनुरक्ष बॉडी आकार 8 MB है, जो अधिकांश लंबे-संदर्ब इंटरैक्शन के लिए पर्याप्त है। यदि आप इन सीमाओं से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 स्थिति कोड मिलेगा। अमान्य कुंजियां 401 त्रुटि लौटाती हैं, और अपर्याप्त क्रेडिट 402 त्रुटि लौटाता है। आपका पूर्वभुगतान क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है, इसलिए आप बिना धन खोए उपयोग रोक सकते हैं। संदर्भ विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन तक का समर्थन करती है, जिससे विस्तृत संवाद इतिहास संभव होता है।

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)