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अनकेंसरड LLM API $0.15/M इनपुट टोकन पर

डेवलपर्स के लिए इंटीग्रेशन गाइड

इस क्विकस्टार्ट गाइड के साथ मिनटों में अपना uncensored LLM API काम करें। हम एक OpenAI-compatible एंडपॉइंट प्रदान करते हैं ताकि आप न्यूनतम परिवर्तनों के साथ हमारे SDK को अपने मौजूदा कोड में ड्रॉप कर सकें।

ट्रायल कुंजी प्राप्त करें

प्रमाणीकरण और बेस URL सेटअप

डैशबोर्ड पर अपनी API कुंजी जनरेट करें। बेस URL HTTPS://api.apiaicheap.com/v1 है। अपनी कुंजी को Authorization हेडर में bearer टोकन के रूप में भेजें।

  • "Get API key" पर क्लिक करें और Google या ईमेल के साथ साइन इन करें।
  • कुंजी को तुरंत कॉपी करें; इसे केवल एक बार दिखाया जाता है।

यह कुंजी चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट को सभी अनुरोधों के लिए प्रमाणीकृत करती है।

उदाहरण हेडर

अनुमोदन: Bearer YOUR_API_KEY

पहला अनुरोध cURL के साथ

अपनी सेटअप टेस्ट करने के लिए एक बेसिक चैट कंप्लीशन भेजें। मॉडल "uncensored" के साथ POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट का उपयोग करें।

यह पुष्टि करता है कि आपका क्रेडिट बैलेंस और लेटेंसी ठीक है।

  • भूमिका को "user" पर सेट करें।
  • पहले टेस्ट के लिए संदेश सरल रखें।

जनरेटेड टेक्स्ट फ़ील्ड के लिए प्रतिक्रिया जांचें।

  • "content" मान खोजें।

यदि आपको 200 OK मिलता है, तो आपकी इंटीग्रेशन सही काम कर रही है।

curl https://api.apiaicheap.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the null pointer in the login handler"}]
  }'

Python SDK एकीकरण

आसान इंटीग्रेशन के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। इसे हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करें और अपनी API कुंजी सेट करें।

यह दृष्टिकोण रीट्राइज़ और JSON पार्सिंग को स्वचालित रूप से संभालता है।

  • लाइब्रेरी को pip के माध्यम से इंस्टॉल करें।
  • बेस_url पैरामीटर को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें।

चैट.completions.create विधि को कॉल करें।

अपने संदेश सूची को एक तर्क के रूप में पास करें।

  • मॉडल नाम "uncensored" शामिल करें।

ऑब्जेक्ट के एट्रिब्यूट्स के माध्यम से प्रतिक्रिया टेक्स्ट तक पहुंचें।

यह विधि प्रोडक्शन स्क्रिप्ट्स के लिए स्वच्छ और पठनीय है।

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apiaicheap.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 SDK सेटअप

Node.js SDK Python वर्जन के समान ही काम करता है। अपनी कुंजी और हमारे बेस URL के साथ क्लाइंट इनिशियलाइज़ करें।

यह आपको परिचित async/await पैटर्न का उपयोग करने की अनुमति देता है।

  • OpenAI पैकेज को इम्पोर्ट करें।
  • कंस्ट्रक्टर में बेस URL कॉन्फ़िगर करें।

अपने संदेशों के साथ एक पूर्णता अनुरोध बनाएं।

परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रॉमिस हैंडल करें।

  • प्रतिक्रिया से संदेश सामग्री निकालें।

मॉडल सही ढंग से प्रतिक्रिया देता है, इसकी पुष्टि करने के लिए आउटपुट को लॉग करें।

यह सेटअप वेब सर्वर और बैकएंड सर्विसेज के लिए आदर्श है।

import OpenAI from "openai";

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

SSE के साथ स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

अपने अनुरोध में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स के माध्यम से उत्पन्न होते हुए चंक लौटाता है।

यह चैट ऐप्स में उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है।

  • पेलोड में stream: true सेट करें।
  • प्रत्येक चंक को आने पर प्रक्रिया करें।

अंतिम प्रतिक्रिया बनाने के लिए चंक को जोड़ें।

टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में दिखाई देते हैं।

  • अंतिम chunk में "usage" फ़ील्ड की जांच करें।

यह दृष्टिकोण लंबी जनरेशन के दौरान उपयोगकर्ता इंटरफेस को प्रतिक्रियाशील बनाए रखता 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)

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

आपके खाते में प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा है। संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता के लिए कुल 100,000 टोकन का समर्थन करता है।

त्रुटियां मानक HTTP स्टेटस कोड्स के साथ लौटाई जाती हैं।

  • 401 एक अमान्य या अनुपस्थित API कुंजी को इंगित करता है।
  • 402 का अर्थ है कि आपकी प्रीपेड क्रेडिट समाप्त हो गई है।
  • 429 संकेत देता है कि आपने रेट लिमिट पार कर दिया है।

अस्वीकृतियों से क्रेडिट खर्च नहीं होता। त्रुटियां भी मुफ्त हैं।

प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आपको कम चाहिए तो max_tokens सेट करें।

यह संरचना पूर्वानुमेय बिलिंग और प्रदर्शन सुनिश्ित करती है।

सामान्य प्रश्न

क्या API की तुरंत जनरेट की जाती है?

हाँ। एक बार जब आप Google या ईमेल से साइन इन कर लेते हैं, तो आपकी कुंजी तुरंत प्रदर्शित हो जाती है। फोन नंबर सत्यापन की आवश्यकता नहीं होती है।

यदि रेट लिमिट से अधिक हो जाता हूँ तो क्या होता है?

आपको 429 Too Many Requests त्रुटि मिलेगी। पुनः प्रयास करने से पहले कुछ सेकंड प्रतीक्षा करें। आप अपनी समवर्ती अनुरोध क्षमता बढ़ाने के लिए एक नई कुंजी बना सकते हैं।

क्या API स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है?

हाँ। सर्वर-सेंट इवेंट्स प्राप्त करने के लिए stream पैरामीटर को true पर सेट करें। टोकन उपयोग स्ट्रीम के अंतिम चंक में शामिल है।

अभी अपनी API कुंजी प्राप्त करें

साइन अप करें, कुंजी प्राप्त करें, अपनी बेस यूआरएल अपडेट करें। बस इतना ही करना है।