API दस्तावेज़: uncensored Model

बेस URL और प्रमाणीकरण

सभी अनुरोधों के लिए समर्पित बेस यूआरएल का उपयोग करें। यह एंडपॉइंट टेक्स्ट जनरेशन और मेटाडेटा पुनर्प्राप्ति दोनों संभालता है। आपकी API कुंजी प्रत्येक कॉल को प्रमाणीकृत करती है।

कुंजी को Authorization हेडर। प्रारूप में Bearer प्रीफिक्स। अमान्य कुंजियां तुरंत 401 स्टेटस कोड लौटाती हैं। टोकन फॉर्मेट का अनुमान न लगाएं। साइनअप के बाद दिखाई गई कुंजी का उपयोग करें।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं जनरेट करने के लिए संदेश भेजें। एंडपॉइंट मानक JSON पेलोड्स स्वीकार करता है। अपनी सिस्टम और उपयोगकर्ता भूमिकाओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें।

अपने अनुरोध को के साथ संरचित करें model field सेट है uncensored. API इनपुट प्रसंस्करण करती है और जनरेटेड टेक्स्ट लौटाती है। त्रुटियां यदि क्रेडिट अपर्याप्त है तो 402 स्टेटस लौटाती हैं। रेट लिमिट 429 प्रतिक्रिया ट्रिगर करते हैं।

समर्थित पैरामीटर

मानक पैरामीटर का उपयोग करके जनरेशन व्यवहार को नियंत्रित करें। समायोजित करें temperature रचनात्मकता या निश्चितता के लिए। Use top_p कम संभावित टोकन को फिल्टर करने के लिए। सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को सीमित करने के लिए। यदि अन्यथा निर्दिष्ट नहीं है तो अधिकतम डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है।

आप सेट भी कर सकते हैं seed पुनरुत्पादनीय परिणामों के लिए। उपयोग करें stop सीक्वेंस का उपयोग जनरेशन को जल्दी रोकने के लिए। API समर्थन करता है presence_penalty और frequency_penalty शैली नियंत्रण के लिए।

स्ट्रीमिंग और SSE

रियल-टाइम आउटपुट को सक्षम करने के लिए सेटिंग करें stream को true. सर्वर टोकन जनरेट होते समय सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) भेजता है। यह लंबी प्रतिक्रियाओं के लिए अनुपस्थित विलंबता को कम करता है।

प्रत्येक चंक को अपने UI में क्रमिक रूप से अपडेट करने के लिए पार्स करें। अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग सांख्यिकी होती है। यह विधि SSE समर्थन वाले मानक HTTP क्लाइंट्स के साथ विश्वसनीय रूप से काम करती है।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

संदर्भ के आधार पर मॉडल को टूल इन्वोक करने का निर्णय लेने के लिए फंक्शन कॉलिंग सक्षम करने के लिए अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें। name, description, और parameters.

कठोर JSON आउटपुट के लिए, सेट करें response_format को {"type": "json_object"}. यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिक्रिया मान्य JSON हो। इसे संरचित डेटा को विश्वसनीय रूप से पार्स करने के लिए उपयोग करें। टूल कॉल निष्पादन के लिए टूल आईडी के साथ सामग्री लौटाते हैं।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन तक समर्थित है। इसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता टोकन दोनों शामिल हैं। इस सीमा से अधिक अनुरोध विफल हो जाते हैं। अधिकतम अनुरोध बॉडी साइज़ 8 MB है।

रेट लिमिट्स प्रति कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट की अनुमति देते हैं। समानांतर अनुरोध प्रति कुंजी 8 पर सीमित हैं। एक 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। एक 402 त्रुटि का संकेत देती है कि प्रीपेड क्रेडिट अपर्याप्त है। एक 429 त्रुटि संकेत देती है कि आपने रेट लिमिट पार कर लिया है। पुनः प्रयास करने से पहले प्रतीक्षा करें।

cURL

Copycurl https://api.toolcallingllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate 200 tokens of safe text"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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