बेस URL और प्रमाणीकरण
Unrestricted AI API https://api.unrestrictedai.top/v1 पर होस्ट किया गया है। यह OpenAI चैट पूर्णता संरचना का पालन करता है, जिसका अर्थ है कि आप मौजूदा OpenAI SDKs का उपयोग base_url को अपडेट करके और अपनी API कुंजी प्रदान करके कर सकते हैं। आपके खाते के लिए केवल एक सक्रिय कुंजी की आवश्यकता होती है, और यह आपको बिना सेंसर मॉडल तक तत्काल पहुँच प्रदान करता है। प्रमाणीकरण Authorization हेडर का उपयोग करके Bearer स्कीम के माध्यम से किया जाता है। सुनिश्चित करें कि आपकी कुंजी सुरक्षित रखी जाती है, क्योंकि यह आपके प्रीपेड क्रेडिट उपयोग को नियंत्रित करती है। सब्सक्रिप्शन सेवाओं के विपरीत, आप केवल प्रोसेस किए गए टोकन के लिए भुगतान करते हैं, त्रुटियों और अस्वीकृतियों के लिए शून्य टोकन के लिए शुल्क लिया जाता है।
आपका पहला अनुरोध
कनेक्टिविटी परीक्षण करने के लिए एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। मॉडल ID हमेशा uncensored होती है। यह एंडपॉइंट टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है, कॉन्टेक्स्ट विंडो में 100,000 टोकन तक समर्थित करता है। यदि आप max_tokens निर्दिष्ट नहीं करते हैं, तो API डिफ़ॉल्ट रूप से 2,048 आउटपुट टोकन पर सेट होता है। यह सरल POST अनुरोध मुख्य कार्यक्षमता को प्रदर्शित करता है: एक प्रॉम्प्ट भेजना और बिना सामग्री फ़िल्टर के कानूनी वयस्क या विवादास्पद विषयों के लिए उत्पन्न प्रतिक्रिया प्राप्त करना।
Python SDK इंटीग्रेशन
आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करना इंटीग्रेशन का सबसे तेज़ तरीका है। क्लाइंट को हमारे बेस URL पर पॉइंट करें और अपनी कुंजी पास करें। नीचे दिया गया कोड एक बुनियादी सिंक्रोनस अनुरोध दिखाता है। यह दृष्टिकोण स्वचालित रूप से JSON पार्सिंग संभालता है, जिससे आप Python वेरिएबल्स में प्रतिक्रिया सामग्री तक सीधे पहुंच सकते हैं। यह बैकएंड सेवाओं या बैच प्रोसेसिंग के लिए आदर्श है जहां स्ट्रीमिंग लेटेंसी कोड की सरलता से कम महत्वपूर्ण है।
Node.js SDK इंटीग्रेशन
JavaScript वातावरण के लिए, हमारे एंडपॉइंट को लक्षित करने के लिए OpenAI Node.js क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें। Node.js की असमकालिक प्रकृति API की प्रतिक्रिया समय के साथ अच्छी तरह से फिट बैठती है। बेस URL को सही से सेट करें, और SDK अनुरोध फॉर्मेटिंग संभाल लेगा। याद रखें कि यह API इमेज, ऑडियो या एम्बेडिंग एंडपॉइंट का समर्थन नहीं करता है, इसलिए केवल टेक्स्ट-आधारित कंप्लीशन्स पर ध्यान केंद्रित करें। यह विधि वेब सर्वर या एज फंक्शन्स के लिए उपयुक्त है जहाँ आपको गतिशील सामग्री में बिना सेंसर LLM प्रतिक्रियाएँ इंजेक्ट करने की आवश्यकता होती है।
स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं
अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API डेटा को Server-Sent Events (SSE) के माध्यम से लौटाता है, जिससे आपको टोकन वास्तविक समय में प्राप्त करने की अनुमति मिलती है। टोकन उपयोग और बिलिंग मेट्रिक्स स्ट्रीम के अंतिम चंक में शामिल होते हैं। इससे अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभव योग्य लेटेंसी कम होती है, विशेष रूप से लंबे आउटपुट के लिए। तुरंत टेक्स्ट रेंडरिंग उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है, इसलिए चैट इंटरफ़ेस के लिए स्ट्रीमिंग की सिफारिश की जाती है। अपने प्रीपेड क्रेडिट की सटीक निगरानी करने के लिए कुल टोकन गिनती के लिए अंतिम चंक की निगरानी करें।
सीमाएं, त्रुटियाँ और कॉन्टेक्स्ट
प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। सामान्य त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401, प्रीपेड क्रेडिट समाप्त होने पर 402, और रेट लिमिट के लिए 429 शामिल हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों सहित कुल 100,000 टोकन का समर्थन करती है। यदि आप इन सीमाओं को पार करते हैं, तो एक्सपोनेंशियल विलंब लागू करें। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है, और डबल चार्ज जैसे भ्रष्टाचार को सपोर्ट पेज के माध्यम से संभाला जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपका प्रीपेड मूल्य अनिश्चित काल तक बना रहे।
cURL
curl https://api.unrestrictedai.top/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."}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedai.top/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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedai.top/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
stream = 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)