API क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

हर अनुरोध को uncensored LLM API बेस URL पर प्रमाणीकृत करने के लिए अपने API key का उपयोग करें। आपकी key तुरंत साइनअप के बाद Google या ईमेल के माध्यम से दिखाई देती है, बिना फ़ोन नंबर की आवश्यकता के। सेट करें Authorization हेडर Bearer YOUR_API_KEY हर कॉल के लिए।

इस अनकैप्ड मॉडल का बेस URL HTTPS://api.llmadult.com/v1 है। यह आधिकारिक OpenAI SDKs और किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। आपको प्रति खाता केवल एक सक्रिय कुंजी की आवश्यकता है; एक नई कुंजी जनरेट करने से पुरानी कुंजी तुरंत बदल जाती है।

अपना पहला रिक्वेस्ट भेजना

uncensored LLM API से टेक्स्ट जनरेट करने के लिए एक मानक चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजें। मॉडल ID है uncensored, और यह पैरामीटर स्वीकार करता है जैसे temperature, top_p, और stop. अनुरोध वास्तविक टोकन उपयोग द्वारा चार्ज किए जाते हैं, इसलिए त्रुटियां मुफ्त हैं।

बाल API के साथ शुरुआत करने के लिए यहाँ एक बेसिक cURL उदाहरण है:

Copycurl https://api.llmadult.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?"}]
  }'

यह एक टेक्स्ट प्रतिक्रिया लौटाता है जो वयस्क सामग्री, कथा, या सामान्य कार्यों को बिना अस्वीकृति के संभाल सकती है।

Python SDK का उपयोग करना

ऑफिशियल OpenAI SDK का उपयोग करके अनसेंसर्ड LLM API को अपने Python प्रोजेक्ट्स में इंटीग्रेट करें। हमारे एंडपॉइंट के लिए बेस यूआरएल सेट करें और uncensored मॉडल आईडी। यह सरल स्क्रिप्ट्स और जटिल एप्लिकेशन दोनों के लिए काम करता है।

लाइब्रेरी इंस्टॉल करें और अपनी एपीआई कुंजी के साथ अपने क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें। आप फिर कॉल कर सकते हैं chat.completions.create() जैसे आप अन्य प्रदाताओं के साथ करते हैं। अनकेंसर मॉडल विविध इनपुटों को प्रभावी ढंग से संभालता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

यह दृष्टिकोण आपको न्यूनतम कोड बदलाव के साथ NSFW चैटबॉट या सामग्री जनरेटर बनाने की अनुमति देता है।

Node.js इंटीग्रेशन

अपने जावास्क्रिप्ट एप्लिकेशन्स में अनसेंसर्ड एलएलएम एपीआई पर अनुरोध भेजने के लिए नोड.जेएस एसडीके का उपयोग करें। अपनी एपीआई कुंजी और सही बेस यूआरएल के साथ क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें। यह वेब सर्वर या बैकएंड सेवाओं में सहज एकीकरण की अनुमति देता है।

अनसेंसर्ड मॉडल मानक पैरामीटर्स का समर्थन करता है और संरचित टेक्स्ट लौटाता है। आप प्रतिक्रियाओं को असिंक्रोनously हैंडल कर सकते हैं और आवश्यकता अनुसार डेटा प्रोसेस कर सकते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

यह विधि उन डेवलपर्स के लिए आदर्श है जो अनरस्ट्रिक्टेड चैटबॉट इंटरफेस या कंटेंट प्लेटफॉर्म बना रहे हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि uncensored LLM API से टोकन-दर-टोकन अपडेट प्राप्त हों। यह NSFW API एप्लिकेशन में उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता को बेहतर बनाता है। stream पैरामीटर को stream: true अपने अनुरोध में और सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) स्ट्रीम को हैंडल करें।

टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में शामिल हैं। यह सुविधा रियल-टाइम चैट अनुभवों के लिए आवश्यक है। अनसेंसर्ड मॉडल इस मानक स्ट्रीमिंग प्रोटोकॉल का समर्थन 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)

अपने UI को अपडेट करने या टेक्स्ट को जनरेट होते समय प्रोसेस करने के लिए स्ट्रीम इवेंट्स हैंडल करें।

त्रुटि कोड और सीमाएँ

अनकैप्सड LLM API सामान्य समस्याओं के लिए मानक HTTP त्रुटि कोड लौटाती है। एक 401 अमान्य या अनुपलब्ध API कुंजी को इंगित करता है। एक 402 का अर्थ है कि आपका प्रीपेड क्रेडिट समाप्त हो गया है; जारी रखने के लिए क्रिप्टो के साथ टॉप अप करें। एक 429 संकेत देता है कि आपने प्रति मिनट 300 अनुरोधों की दर सीमा को पार कर लिया है।

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन है, जिसमें प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। अनुरोध 8 MB तक सीमित हैं। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट नहीं खर्च करतीं। वयस्क LLM API सुनिश्चित करती है कि आप केवल सफल टोकन जनरेशन के लिए भुगतान करें।