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API दस्तावेज़ीकरण & क्विकस्टार्ट

मानक OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट्स का उपयोग करके मिनटों में हमारे अनसेंसर्ड LLM API को इंटीग्रेट करें। यह क्विकस्टार्ट ऑथेंटिकेशन, पेलोड स्ट्रक्चर, स्ट्रीमिंग और "uncensored" मॉडल के लिए विशिष्ट लिमिट्स कवर करता है।

बेस URL & प्रमाणीकरण

हमारा API https://api.llmjailbreak.cc/v1 और मानक हेडर्स को स्वीकार करता है। आपको एक Authorization: Bearer <your-api-key> हर रिक्वेस्ट पर हेडर। डैशबोर्ड के माध्यम से Google या ईमेल का उपयोग करके अपनी कुकी तुरंत प्राप्त करें, फिर इसे अपने क्लाइंट में पेस्ट करें। बेस URL मौजूदा OpenAI SDKs के साथ संगतता सुनिश्चित करता है, बिना कोड बदलाव के।

curl https://api.llmjailbreak.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "explain the Krebs cycle"}]
  }'

यदि कुंजी अनुपस्थित या अमान्य है, तो API एक 401 त्रुटि तुरंत। यदि आपको लगता है कि टाइपो है तो डैशबोर्ड जांचें। साइनअप के लिए फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है।

POST /v1/chat/completions समझें

टेक्स्ट डेटा को /v1/chat/completions प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए एंडपॉइंट। अनसेंसर्ड मॉडल के लिए यह प्राथमिक इंटरैक्शन बिंदु है। आप model के रूप में uncensored औह एक messages array. API प्रॉम्प्ट को प्रोसेस करता है और जनरेटेड टेक्स्ट लौटाता है।

from openai import OpenAI

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

अपने पेलोड्स को 8 MB से कम रखें। सिस्टम प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन को मिलाकर 100,000 टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। यदि आप सीमाओं से अधिक हो जाते हैं, तो API रिक्वेस्ट को अस्वीकार कर देता है। कंटेंट फिल्टर्स के बिना NSFW रोलप्ले या सुरक्षा शोध के लिए इस एंडपॉइंट का उपयोग करें।

पैरामीटर: तापमान, Top-P, और सीड

तापमान के साथ रचनात्मकता को नियंत्रित करें temperature और विविधता के साथ top_pसेट करें seed परीक्षण के दौरान निर्धारक आउटपुट के लिए। ये पैरामीटर उनके OpenAI समकक्षों की तरह बिल्कुल व्यवहार करते हैं। अपने विशिष्ट उपयोग मामले के लिए मॉडल के व्यवहार को सूक्ष्म-समायोजित करने के लिए उन्हें समायोजित करें।

import OpenAI from "openai";

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

उच्च तापमान मान यादृच्छिकता को बढ़ाते हैं। निम्न मान प्रतिक्रियाओं को अधिक पूर्वानुमेय बनाते हैं। seed पैरामीटर पुनरुत्पादकता सुनिश्चित करता है। रचनात्मक लेखन या सटीक डेटा निष्कर्षण कार्यों के लिए मॉडल को कैलिब्रेट करने के लिए इन टूल्स का उपयोग करें।

JSON मोड और फंक्शन कॉलिंग

इसका उपयोग करके संरचित आउटपुट लागू करें response_format: {"type": "json_object"}. यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल मान्य JSON लौटाए। आप बाहरी टूल के साथ एकीकरण के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का भी उपयोग कर सकते हैं। फ़ंक्शन tools एरे और मॉडल को तय करने दें कि उन्हें कब कॉल करना है।

फंक्शन कॉलिंग समर्थित tool_choice कठोर प्रवर्तन के लिए। एजेंट्स या डेटा पाइपलाइन के लिए इसका उपयोग करें। API रूटिंग को स्वचालित रूप से संभालता है। मानक OpenAI JSON मोड के अलावा अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE)

सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का उपयोग करके स्ट्रीम रिस्पॉन्स। यह लंबे आउटपुट के लिए लेटेंसी को कम करता है। API टोकन को क्रमिक रूप से भेजता है। आप उन्हें रियल-टाइम में प्रोसेस कर सकते हैं। यह चैट इंटरफेस या लाइव डेमो के लिए आदर्श है।

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)

टोकन उपयोग आंकड़े अंतिम चंक में प्रकट होते हैं। बिलिंग की सटीकता के लिए इसकी निगरानी करें। स्ट्रीमिंग मूल्य निर्धारण को प्रभावित नहीं करता है। प्रत्येक टोकन को मानदर पर अलग-अलग बिल किया जाता है। उपयोगकर्ता अनुभव को अधिक सहज बनाने के लिए इसका उपयोग करें।

रेट लिमिट और कोटा

अपेक्षा 429 त्रुटियां यदि आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा पार करते हैं। समवर्ती अनुरोध प्रति कुंजी 8 तक सीमित हैं। ये सीमाएं दुरुपयोग को रोकती हैं और स्थिरता सुनिश्चित करती हैं। यदि आप कैप पर पहुंच जाते हैं तो अपना प्लान अपग्रेड करें या प्रतीक्षा करें।

ए 402 त्रुटि अपर्याप्त क्रेडिट को दर्शाती है। सेवा जारी रखने के लिए क्रिप्टो के माध्यम से टॉप अप करें। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। डैशबोर्ड के माध्यम से अपनी उपयोगिता की निगरानी करें। API कुंजी प्रति खाता अद्वितीय है। यदि आवश्यक हो तो इसे बदलें।

FAQ

क्या यह API OpenAI SDKs के साथ संगत है?

हाँ, यह पूरी तरह से OpenAI-संगत है। आपको केवल बेस यूआरएल और एपीआई कुंजी बदलनी होगी। एंडपॉइंट संरचना और पैरामीटर मानक एपीआई से मेल खाते हैं। इससे ड्रॉप-इन एकीकरण संभव होता है।

कॉन्टेक्स्ट विंडो का आकार क्या है?

संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है। इसमें प्रॉम्प्ट और कम्पलीशन दोनों शामिल हैं। आप एकल प्रतिक्रिया में 16,000 टोकन तक भेज सकते हैं। यदि निर्दिष्ट नहीं किया गया है, तो छोटी प्रतिक्रियाएं 2,048 टोकन पर डिफ़ॉल्ट होती हैं।

मैं 401 या 429 जैसी त्रुटियों को कैसे हैंडल करूं?

401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी API कुंजी अमान्य या अनुपस्थित है। 429 त्रुटि दर्शाती है कि आपने प्रति मिनट 300 अनुरोधों की दर सीमा को पार कर लिया है। अपने क्रेडेंशियल्स की जाँच करें या पुनः प्रयास करने से पहले प्रतीक्षा करें। दोनों त्रुटियां मानक HTTP प्रतिक्रियाएं हैं।

अपना API key प्राप्त करें

रजिस्टर करें, अपनी कुंजी कॉपी करें, और बेस URL अपडेट करें। बस यही पूरी कॉन्फ़िगरेशन है।

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