एब्लिरेटेड ai चैट API दस्तावेज़ीकरण

क्विकस्टार्ट: आपका पहला रिक्वेस्ट

कनेक्टिविटी और अनसेंसर्ड व्यवहार की पुष्टि करने के लिए एक सरल चैट पूरक भेजें। API मानक स्वीकार करता है chat/completions payloads और कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री फिल्टर के बिना टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं लौटाता है। आगे बढ़ने के लिए आपको एक मान्य एपीआई कुंजी और सही बेस यूआरएल की आवश्यकता है। एक छोटे प्रॉम्प्ट के साथ शुरू करें ताकि पुष्टि की जा सके कि मॉडल अपेक्षित रूप से प्रतिक्रिया देता है।

मॉडल ID है uncensored. संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन तक समर्थन करती है। प्रति अनुरोध आउटपुट सीमाएं लागू होती हैं। बड़े पेलोड भेजने से पहले अपने क्रेडिट जांचें। 402 जैसे त्रुटि संकेत अपर्याप्त शेष राशि को दर्शाते हैं।

हम जटिल रूटिंग की तुलना में कच्ची थ्रूपुट को प्राथमिकता देते हैं। कोई थर्ड-पार्टी प्रॉक्सी आपके अनुरोधों में हस्तक्षेप नहीं करता है। इंफ्रास्ट्रक्चर डेवलपर्स के लिए बनाया गया है जिन्हें विश्वसनीयता की आवश्यकता है। तेजी से इंटीग्रेट करने के लिए नीचे दिए गए उदाहरणों का उपयोग करें।

प्रमाणीकरण और बेस URL

अपनी यूनिक API कुंजी का उपयोग करें जो साइनअप के तुरंत बाद भेजी जाती है। प्रत्येक अनुरोध को प्रमाणीकृत करें Authorization: Bearer <key> हेडर। बेस यूआरएल है https://api.abliteratedaichat.com/v1. यह आधिकारिक OpenAI SDKs और किसी भी संगत क्लाइंट लाइब्रेरी के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।

अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें। प्रति खाता एक कुंजी; एक नई कुंजी पुरानी कुंजी को प्रतिस्थापित कर देती है। यदि एक्सेस खो जाए, तो डैशबोर्ड से एक नई कुंजी जनरेट करें। त्रुटियां अमान्य कुंजियों के लिए 401 लौटाती हैं। अपनी कुंजी को क्लाइंट-साइड कोड में कभी न उजागर करें।

साइन अप करने के लिए केवल एक ईमेल या Google खाते की आवश्यकता है। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते। रिफंड जारी नहीं किए जाते, लेकिन बिलिंग त्रुटियों को सपोर्ट के माध्यम से ठीक किया जाता है। स्वच्छ कोड के लिए अपने एनवायरनमेंट वेरिएबल्स में कुंजी का उपयोग करें।

SSE के साथ स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध में। सर्वर-सेंटेड इवेंट्स (SSE) के माध्यम से टोकन प्राप्त करें जैसे ही वे जनरेट होते हैं। अंतिम चंक में बिलिंग और ट्रैकिंग के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल होता है। यह लंबे-रूप के रोलप्ले या लेखन कार्यों के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करता है।

SSE स्ट्रीम को सावधानी से पार्स करें। गैर-डेटा इवेंट्स को अनदेखा करें। टोकन डेल्टा को जोड़कर पूर्ण प्रतिक्रिया को पुनर्स्थापित करें। मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री को अस्वीकार नहीं करता है, इसलिए स्ट्रीमिंग NSFW चैटबॉट परिदृश्यों के लिए सहजता से काम करती है। उच्च-थ्रूपुट सत्रों के दौरान 429 रेट लिमिट की निगरानी करें।

स्ट्रीमिंग रियल-टाइम एप्लिकेशन के लिए आदर्श है। यह जनरेटेड टेक्स्ट को तुरंत प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। चैट इंटरफेस के लिए इसका उपयोग करें जहां उपयोगकर्ता तत्काल प्रतिक्रिया की उम्मीद करते हैं। सुनिश्चित करें कि आपका क्लाइंट पार्शियल रिस्पॉन्स को सही तरीके से हैंडल करे।

JSON मोड और फंक्शन कॉलिंग

उपयोग करें response_format के साथ {"type": "json_object"} संरचित आउटपुट लागू करने के लिए। यह डेटा पार्स करने या अन्य सिस्टम के साथ एकीकरण के लिए महत्वपूर्ण है। फ़ंक्शन कॉल मानक tools और tool_choice पैरामीटर। मॉडल निर्देशों का सटीक पालन करता है, भले ही जटिल प्रतिबंध हों।

सबसे पहले सरल टूल्स के साथ फंक्शन कॉलिंग का परीक्षण करें। सुनिश्चित करें कि मॉडल स्कीमा का पालन करता है। Abliterated मॉडल कई अनकेंसरल विकल्पों की तुलना में निर्देश अनुपालन बेहतर बनाए रखते हैं। हालांकि, कई बाधाओं वाले बड़े प्रॉम्प्ट अभी भी विचलन का कारण बन सकते हैं। हमेशा JSON आउटपुट की सत्यापन करें।

यदि आवश्यक हो तो स्ट्रीमिंग को JSON मोड के साथ संयोजित करें। अंतिम चंक में उपयोग के आंकड़े होते हैं। फंक्शन कॉलिंग आपके अनसेंसर्ड LLM इंटीग्रेशन में लचीलापन जोड़ती है। इसका उपयोग एजेंट आर्किटेक्चर या संरचित डेटा की आवश्यकता वाले स्वचालित वर्कफ़्लो के लिए करें।

पैरामीटर: तापमान, Top P, और स्टॉप सीक्वेंस

समायोजित करें temperature रचनात्मकता या निश्चितता के लिए। Use top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए। सेट करें stop सीक्वेंस का उपयोग विशिष्ट मार्कर पर जनरेशन रोकने के लिए। ये पैरामीटर मॉडल के व्यवहार को नियंत्रित करते हैं। कम तापमान अधिक स्थिर आउटपुट देते हैं। उच्च तापमान यादृच्छिकता बढ़ाते हैं।

अपने उपयोग मामले के लिए विभिन्न मानों के साथ प्रयोग करें। रोलेप्ले उच्च तापमान से लाभान्वित होता है। कोडिंग कार्यों के लिए सटीकता के लिए कम तापमान की आवश्यकता हो सकती है। API सभी मानक पैरामीटर्स का समर्थन करता है: seed, presence_penalty, और frequency_penalty. इन्हें इष्टतम परिणामों के लिए फाइन-ट्यून करें।

स्टॉप सीक्वेंस मल्टी-टर्न कॉन्वर्सेशन्स के लिए उपयोगी हैं। वे मॉडल को एक वांछित बिंदु से आगे बढ़ने से रोकते हैं। उन्हें प्रतिक्रियाओं को साफ-सुथरा संरचित करने के लिए उपयोग करें। विश्वसनीय डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए JSON मोड के साथ संयोजन करें। उत्पादन में तैनात करने से पहले अच्छी तरह परीक्षण करें।

रेट लिमिट्स और कंकरेंसी

प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा है। प्रति कुंजी समानांतर अनुरोध 8 तक सीमित हैं। अनुरोध बॉडी का आकार 8 MB तक सीमित है। ये सीमाएं उचित उपयोग और स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं। सीमाओं को पार करने पर 429 त्रुटियां लौटाई जाती हैं। एक्सपोनेंशियल बैकऑफ के साथ रीट्राई लॉजिक लागू करें।

थ्रॉटलिंग से बचने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें। उच्च संवहन यदि अनुरोध बड़े हैं तो सीमाओं को ट्रिगर कर सकता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ्त हैं, इसलिए विफल अनुरोध क्रेडिट नहीं खर्च करते।

अपने एकीकरण की योजना उसके अनुसार बनाएं। बर्स्ट ट्रैफिक के लिए क्यूइंग का उपयोग करें। API उच्च थ्रूपुट को कुशलता से संभालता है। SLA गारंटी नहीं है, लेकिन इंफ्रास्ट्रक्चर विश्वसनीयता के लिए बनाया गया है। समस्याओं के लिए सपोर्ट से संपर्क करें। अनधिकृत उपयोग से बचने के लिए अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें।

cURL

Copycurl https://api.abliteratedaichat.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.abliteratedaichat.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.abliteratedaichat.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)