API दस्तावेज़: Chat Completions

बेस URL और प्रमाणीकरण

हर अनुरोध शुरू करें हमारे बेस यूआरएल के साथ और authorization हेडर में अपनी API कुंजी शामिल करें।

उपयोग करें https://api.unlimitedtokens.cc/v1 अपने बेस URL के रूप में। अपनी कुंजी Bearer YOUR_API_KEY. कोई सब्सक्रिप्शन आपकी एक्सेस को लॉक नहीं करता है। प्रीपेड क्रेडिट हर कॉल को संचालित करता है। त्रुटियां और रिफ्यूजल कुछ नहीं खर्च करते। आपका क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। डैशबोर्ड पर Google या ईमेल के माध्यम से कुंजियां जनरेट करें।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

टेक्स्ट प्रॉम्प्ट भेजें POST /v1/chat/completions और टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं प्राप्त करें।

यह एंडपॉइंट सभी स्टैंडर्ड इंटरैक्शन हैंडल करता है। मॉडल आईडी हमेशा uncensored. यह भूमिकाओं जैसे के साथ संदेश स्वीकार करता है user या assistant. यहाँ कोई एम्बेडिंग या इमेज जनरेशन नहीं है। बस शुद्ध टेक्स्ट इनपुट और आउटपुट। तापमान और स्टॉप सीक्वेंस जैसे पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें। आप आउटपुट शैली पर नियंत्रण रखते हैं।

Copycurl https://api.unlimitedtokens.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the core changes in the latest release notes"}]
  }'

समर्थित पैरामीटर और विकल्प

तापमान और top_p जैसे मानक पैरामीटर का उपयोग करके मॉडल व्यवहार को नियंत्रित करें।

सेट करें temperature रचनात्मकता के लिए। Use top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए। परिभाषित करें stop सीक्वेंस का उपयोग जनरेशन रोकने के लिए। सक्षम करें json_object संरचित डेटा के लिए। टूल्स और फ़ंक्शन कॉलिंग पूरी तरह से समर्थित हैं। SSE के माध्यम से स्ट्रीम प्रतिक्रियाएं सेट करें। एक seed पुनरुत्पादन के लिए। उपस्थिति और आवृत्ति दंड टोकन दोहराव को समायोजित करते हैं। अपने वर्कफ़्लो के अनुरूप इनकी समायोजन करें।

SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सर्वर-सेंट इवेंट्स का उपयोग करके वास्तविक-समय में टोकन प्राप्त करें।

सेट करें stream: true आपके अनुरोध में। API चunks को जनरेट होते ही भेजता है। प्रत्येक chunk में आंशिक पाठ और उपयोग डेटा होता है। अंतिम chunk में कुल टोकन गणना शामिल होती है। इससे अनुभवजन्य विलंबता काफी कम हो जाती है। यह चैट इंटरफ़ेस के लिए आदर्श है। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियों को सहजता से संभालें। प्रत्येक डेल्टा ऑब्जेक्ट को आने पर प्रक्रिया करें।

Copyfrom openai import OpenAI

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

त्रुटि हैंडलिंग और सीमाएँ

401, 402, और 429 त्रुटियों को सही ढंग से हैंडल करें।

401 का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। सही कुंजी के लिए अपने डैशबोर्ड की जाँच करें। 402 अपर्याप्त क्रेडिट को दर्शाता है। सेवा जारी रखने के लिए क्रिप्टो के माध्यम से टॉप अप करें। 429 दर सीमा निर्धारण को संकेत देता है। आप प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। साथ ही, आपके पास प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोधों की सीमा है। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम रहनी चाहिए। त्रुटियां आपके क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। क्रेडिट के लिए रिफंड जारी नहीं किए जाते हैं, लेकिन डबल चार्ज सहायता के माध्यम से ठीक किए जाते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

संदर्भ विंडो और मॉडल विवरण

मॉडल 100,000 टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है।

यह विंडो प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों को कवर करती है। आप प्रति रिक्वेस्ट 16,000 टोकन जनरेट कर सकते हैं। यदि आप सेट नहीं करते max_tokens, डिफ़ॉल्ट केवल 2,048 है। इससे लंबी सामग्री उत्पादन संभव होती है। मॉडल अनसेंसर्ड और ओपन-वेट है। यह कानूनी वयस्क सामग्री को अस्वीकार नहीं करता है। यह GPT, क्लॉड, या कोई अन्य वेंडर मॉडल नहीं है। यह हमारे सर्वर पर चलता है। इसे असीमित वाइब्स और गहरे संदर्भ के लिए उपयोग 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)