अनकेंसरड LLM API क्विकस्टार्ट

बेस URL और प्रमाणीकरण

सभी अनुरोधों के लिए बेस यूआरएल है https://api.storyunfiltered.com/v1. अपनी API कुंजी को Authorization header एक bearer token के रूप में। प्रत्येक खाते में एक सक्रिय कुंजी उत्पन्न होती है; इसे बदलने से पिछली कुंजी अमान्य हो जाती है। साइनअप के लिए फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है, और आप अपनी कुंजी तुरंत प्राप्त करने के लिए Google या ईमेल क्रेडेंशियल्स के माध्यम से प्रमाणीकरण कर सकते हैं।

उदाहरण हेडर:

• Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

पहला अनुरोध

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions मॉडल ID के साथ uncensored. API मानक पैरामीटर जैसे स्वीकार करती है temperature और stop. प्रतिक्रियाएं JSON प्रारूप में लौटाई जाती हैं, जिसमें जनरेट किया गया पाठ message.content फ़ील्ड।

उदाहरण अनुरोध:

• model: uncensored
• messages: यूजर/एसिस्टेंट संदेशों की सरणी

मॉडल लिस्टिंग और कॉन्फ़िगरेशन

GET अनुरोध भेजकर उपलब्ध मॉडल पुनः प्राप्त करें /v1/models. उपलब्ध एकमात्र मॉडल है uncensored, एक ओपन-वेइट मॉडल है जो अनरिस्ट्रिक्टेड सामग्री के लिए ट्यून्ड है। यह फंक्शन कॉलिंग, JSON मोड, और सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है। पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें जैसे top_p और seed आउटपुट विविधता को नियंत्रित करने के लिए।

उदाहरण प्रतिक्रिया:

• id: uncensored
• object: model

SSE के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API सर्वर-सेंट इवेंट्स का एक स्ट्रीम लौटाता है, जहां प्रत्येक चंक में आंशिक प्रतिक्रिया होती है। अंतिम चंक में बिलिंग के लिए टोकन उपयोग सांख्यिकीय आंकड़े शामिल होते हैं। यह दृष्टिकोण लंबी सामग्री जनरेशन के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करता है।

उदाहरण स्ट्रीम:

• event: message
• data: JSON चंक के साथ delta सामग्री

टूल कॉलिंग और JSON मोड

का उपयोग करें tools अप्लिकेशन के लिए फ़ंक्शन स्कीमा परिभाषित करने के लिए पैरामीटर। मॉडल उचित होने पर संरचित टूल कॉल लौटाएगा। सख्त JSON आउटपुट के लिए, response_format को {"type": "json_object"}. यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिक्रिया अतिरिक्त मार्कडाउन फॉर्मेटिंग के बिना मान्य JSON हो। पैरामीटर जैसे tool_choice आपको विशिष्ट टूल उपयोग को बाध्य करने की अनुमति देता है।

उदाहरण टूल स्कीमा:

• name: get_weather
• description: Get current weather

टोकन सीमाएँ और दर सीमाएँ

संदर्भ विंडो संयुक्त प्रॉम्प्ट और पूर्णता के लिए 100,000 टोकन तक समर्थित है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, या 2,048 यदि max_tokens अनसेट है। रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोध हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट नहीं खाती हैं।

उदाहरण सीमाएँ:

• max_tokens: 16,000
• rate_limit: 300 RPM

cURL

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

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.storyunfiltered.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

स्ट्रीमिंग

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)