NSFW LLM: बिना सेंसर LLM API त्वरित शुरुआत

बेस URL और प्रमाणीकरण

हमारा API OpenAI मानक का पालन करता है, जिससे इंटीग्रेशन सरल हो जाता है। सभी अनुरोधों के लिए बेस URL https://api.nsfwllms.com/v1 का उपयोग करें। प्रमाणीकरण Authorization हेडर में Bearer टोकन के माध्यम से किया जाता है। आप Get API key पेज पर केवल ईमेल और पासवर्ड का उपयोग करके अपनी कुंजी जनरेट कर सकते हैं। मुफ़्त ट्रायल क्रेडिट के साथ शुरू करने के लिए फ़ोन नंबर या क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है।

पहला अनुरोध

कनेक्टिविटी परीक्षण करने के लिए एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। मॉडल पहचानकर्ता uncensored है। यह अनुरोध बिना किसी विशेष पैरामीटर के मूलभूत टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट फ्लो को दर्शाता है।

Copycurl https://api.nsfwllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

यह उत्पन्न टेक्स्ट शामिल एक मानक प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट लौटाता है। यदि आपको 401 मिलता है, तो अपनी API कुंजी की जांच करें। 402 का संकेत है कि आपका प्रीपेड क्रेडिट बैलेंस अपर्याप्त है।

Python SDK एकीकरण

एंडपॉइंट के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक openai Python पैकेज का उपयोग करें। बेस URL को हमारे सर्वरों की ओर इशारा करने के लिए सेट करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें। यह आपको अपने बिना सेंसर LLM एप्लिकेशन्स के लिए परिचित SDK पैटर्न का लाभ उठाने की अनुमति देता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

क्लाइंट स्वचालित रूप से सीरियलाइज़ेशन और रीट्राई लॉजिक संभालता है। आप यह सुनिश्चित करने के लिए model="uncensored" पास कर सकते हैं कि आप सही एबलिटरेटेड मॉडल का उपयोग कर रहे हैं।

Node SDK उपयोग

JavaScript या TypeScript प्रोजेक्ट्स के लिए, कस्टम बेस URL के साथ OpenAI क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। यह दृष्टिकोण उन किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट लाइब्रेरी के साथ काम करता है जो कस्टम एंडपॉइंट्स का समर्थन करते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

सुनिश्चित करें कि आप SDK का एक हालिया संस्करण उपयोग कर रहे हैं जो baseUrl कॉन्फ़िगरेशन का समर्थन करता है। यह हमारे स्ट्रीमिंग और फ़ंक्शन कॉलिंग सुविधाओं के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं (SSE)

अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है जिसे आप क्रमिक रूप से प्रोसेस कर सकते हैं। यह चैट इंटरफ़ेस के लिए अनुभव की गई विलंबता को कम करता है।

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)

प्रत्येक चंक आंशिक टेक्स्ट डेल्टा रखता है। पूर्ण प्रतिक्रिया को पुनर्निर्मित करने के लिए इन डेल्टा को कॉन्कैटिनेट करें। स्ट्रीमिंग मानक OpenAI प्रोटोकॉल की तरह ही काम करता है, इसलिए मौजूदा स्ट्रीम पार्सर बिना संशोधन के काम करने चाहिए।

रेट लिमिट और बाधाएं

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित है। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्ण प्रतिक्रिया के संयुक्त टोकन के लिए 100,000 टोकन तक का समर्थन करती है। यदि आप रेट लिमिट को पार करते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलेगी। आप किसी भी समय अपनी API कुंजी को रीजेनरेट कर सकते हैं, जो तुरंत पिछली कुंजी को रद्द कर देती है।