API रेफरेंस: चैट कंप्लीशन्स

क्विकस्टार्ट: पहला अनुरोध

एक मिनट से भी कम समय में अपना पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध भेजें। एंडपॉइंट मानक OpenAI पेलोड्स स्वीकार करता है और असंयमित टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं लौटाता है। क्लाइंट को अपनी API कुंजी और बेस URL के साथ इनिशियलाइज करें। फिर मॉडल ID को "uncensored" सेट करके चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट को कॉल करें। मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकारों के बिना टेक्स्ट जनरेट करता है।

आप उपलब्ध मॉडल्स की सूची बनाकर कनेक्शन की जांच कर सकते हैं। यह पुष्टि करता है कि सर्वर पहुंच योग्य है और आपकी प्रमाणीकरण मान्य हैं। प्रतिक्रिया मॉडल आईडी और एंडपॉइंट उपलब्धता की पुष्टि करती है।

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

बेस URL के लिए हर अनुरोध के लिए अपने API key का उपयोग करें https://api.geminisemcensura.com/v1. कुंजी Google या ईमेल के माध्यम से साइनअप करते समय तुरंत जनरेट होती है। इसे पास करें Authorization हेडर को Bearer टोकन के रूप में सेट करें। यदि आप एक नई कुंजी जनरेट करते हैं, तो पुरानी कुंजी तुरंत अमान्य हो जाती है। यह आपके ऐप्स के लिए क्रेडेंशियल प्रबंधन को सरल बनाता है। आप डैशबोर्ड से सीधे कुंजियों को रीजनरेट कर सकते हैं बिना अपने प्रीपेड क्रेडिट खोए।

पैरामीटर: तापमान, शीर्ष P, और स्टॉप

मानक पैरामीटर का उपयोग करके जनरेशन यादृच्छिकता को नियंत्रित करें। सेट करें temperature रचनात्मकता को समायोजित करने के लिए। निम्न मान अधिक निर्धारणात्मक आउटपुट उत्पन्न करते हैं। उच्च मान विविधता लाते हैं। उपयोग करें top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए टोकन पूल को सीमित करने के लिए। stop जब एक विशिष्ट अनुक्रम दिखाई देता है तो जनरेशन रोकने वाला पैरामीटर। यह आउटपुट लंबाई या संरचना को नियंत्रित करने के लिए उपयोगी है।

ये पैरामीटर बिल्कुल वैसे ही काम करते हैं जैसे OpenAI SDK में करते हैं। आप मॉडल को बदले बिना रिस्पॉन्स शैली को फाइन-ट्यून कर सकते हैं। अनसेंसर्ड मॉडल इन बाधाओं का सम्मान करता है जबकि अपनी सामग्री रिफ्यूजल की अनुपस्थिति बनाए रखता है। उन्हें अपने विशिष्ट उपयोग मामले के अनुसार समायोजित करें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE)

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream true पर सेट करें। सर्वर Server-Sent Events की एक श्रृंखला लौटाता है। प्रत्येक इवेंट में जनरेटेड टेक्स्ट का एक आंशिक चंक होता है। इससे आप आउटपुट को रियल-टाइम में प्रदर्शित कर सकते हैं। यह अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए देरी को कम करता है।

अंतिम चंक में टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल है। आप बिलिंग सटीकता के लिए इनपुट और आउटपुट टोकन ट्रैक कर सकते हैं। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियों को एक अंतिम ईवेंट के रूप में एक त्रुटि ऑब्जेक्ट के साथ भेजा जाता है। नेटवर्क विच्छेदों को सहजता से प्रबंधित करने के लिए इन ईवेंट्स को संभालें।

टूल कॉलिंग और JSON मोड

बाहरी टूल एकीकरण के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें। अनुरोध में फ़ंक्शन परिभाषित करें tools पैरामीटर। मॉडल निर्दिष्ट फ़ंक्शन के लिए संरचित तर्क लौटाता है। आप फ़ंक्शन निष्पादित करते हैं और परिणाम वापस मॉडल को भेजते हैं। यह जटिल मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लो को सक्षम बनाता है। JSON मोड कठोर JSON आउटपुट लागू करता है। उपयोग करें response_format के साथ json_object विश्वसनीय पarsing के लिए।

अनकैप्ड मॉडल टूल परिभाषाओं को विषय के आधार पर अस्वीकार किए बिना संभालता है। यह मानक OpenAI टूल स्कीमा का समर्थन करता है। यह मौजूदा टूल-यूस लाइब्रेरी के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। आप एपीआई या डेटाबेस के साथ सहज रूप से इंटरैक्ट करने वाले एजेंट बना सकते हैं।

सीमाएं और क्वोट्स

API स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए कठोर रेट लिमिट लागू करता है। आपको प्रति कुंजी प्रति मिनट 200 अनुरोध भेजने की अनुमति है। समवर्तिता 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। अधिकतम अनुरोध बॉई आकार 8 MB है। संदर्भ विंडो इनपुट और आउटपुट के संयोजन के लिए 100,000 टोकन का समर्थन करती है। डिफ़ॉल्ट अधिकतम आउटपुट 2,048 टोकन है जब तक कि आप अन्यथा निर्दिष्ट न करें।

यदि आप रेट लिमिट से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि प्राप्त होती है। प्रतिक्रिया में एक retry-after हेडर शामिल होता है। बाधाओं से बचने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें। ये सीमाएँ सभी एंडपॉइंट्स पर लागू होती हैं, स्ट्रीमिंग अनुरोध सहित। अपने बैच जॉब्स को उसी अनुसार योजनाबद्ध करें।

cURL

Copycurl https://api.geminisemcensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the release date of the last update"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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