क्विकस्टार्ट गाइड

मॉडल एब्लिरेटेड

बेस यूआरएल और कुंजी सेट करें

डैशबोर्ड पर एक API कुंई जनरेट करें। "Google के साथ जारी रखें" या एक मानक ईमेल लॉगिन का उपयोग करके तुरंत अपना खाता बनाएं। फ़ोन नंबर सत्यापन की आवश्यकता नहीं है। एक बार कुंजी आ जाने पर, इसे अपने एन्वायरनमेंट वेरिएबल्स में कॉपी करें। हमारे API का बेस URL HTTPS://api.modelabliterated.com/v1 है। अपने SDK कॉन्फ़िगरेशन को इस URL की ओर इशारा करने के लिए अपडेट करें, न कि डिफ़ॉल्ट OpenAI एंडपॉइंट की ओर। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध हमारी अनसेंसर्ड इंफ़्रास्ट्रक्चर की ओर रूट हों।

अपना पहला अनुरूप भेजें

"uncensored" मॉडल आईडी सेट करके /v1/chat/completions पर POST अनुरोध करें। व्यवहार को निर्देशित करने के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट पास करें। abliterated मॉडल बिना किसी अतिरिक्त शब्दावली के प्रत्यक्ष रूप से प्रतिक्रिया देता है। यहाँ बताया गया है कि आप curl का उपयोग करके एक सरल टेक्स्ट कंप्लीशन कैसे भेज सकते हैं।

Copycurl https://api.modelabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the capital of france"}]
  }'

Python SDK का उपयोग करें

pip के माध्यम से openai पैकेज इंस्टॉल करें। अपनी API कुंजी और कस्टम बेस URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। Python SDK सिरियलाइज़ेशन स्वचालित रूप से संभालता है। आप एक संदेश भेज सकते हैं और पूर्ण प्रतिक्रिया टेक्स्ट प्राप्त कर सकते हैं। यह विधि बैकएंड स्क्रिप्ट्स या स्थानीय इन्फरेंस परीक्षण के लिए आदर्श है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.modelabliterated.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 के साथ एकीकरण करें

अपने प्रोजेक्ट में openai npm पैकेज को require करें। क्लाइंट इंस्टेंस पर base URL और apiKey प्रॉपर्टी कॉन्फ़िगर करें। model और messages के साथ chat.completions.create कॉल करें। response object में choices[0].message.content में जनरेटेड टेक्स्ट होता है। यह दृष्टिकोण सर्वर-साइड रेंडरिंग या API एंडपॉइंट्स के लिए अच्छा काम करता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelabliterated.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 प्रतिक्रियाओं को हैंडल करें

अपने अनुरोध पैरामीटर में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API टोकन के चंक जनरेट होने पर लौटाता है। यह लंबे आउटपुट के लिए अनुपस्थित लेटेंसी को कम करता है। आप प्रत्येक चंक को रियल-टाइम में प्रोसेस कर सकते हैं। कुल टोकन उपयोग और बिलिंग डेटा जांचने के लिए अंतिम चंक का 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)

लिमिट और त्रुटियों का प्रबंधन करें

आपके पास प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन के लिए 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है। रेट लिमिट प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध है। यदि आप इससे अधिक करते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। 402 त्रुटि का संकेत है कि प्रीपेड क्रेडिट अपर्याप्त है। जारी रखने के लिए USDT या USDC के साथ टॉप अप करें। त्रुटियों में टोकन खर्च नहीं होते हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है जब तक कि आप कम max_tokens मान निर्दिष्ट न करें।