OpenAI संगत API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL & प्रमाणीकरण

अपने क्लाइंट को HTTPS://api.polskillm.com/v1 की ओर निर्देशित करें। अपने डैशबोर्ड पर Google या ईमेल का उपयोग करके एक कुंजी जनरेट करें, फिर इसे Authorization हेडर को Bearer टोकन के रूप में सेट करें। साइनअप के लिए फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है, जिससे आपके प्रोजेक्ट्स के लिए अनसेंसर्ड मॉडल तक त्वरित एक्सेस सुनिश्चित होता है।

पहला अनुरोध

"uncensored" मॉडल आईडी के साथ /v1/chat/completions पर POST अनुरोध भेजें। API मानक पैरामीटर जैसे स्वीकार करता है temperature और top_p रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए। नीचे एक मूल curl उदाहरण दिया गया है जो आपकी कनेक्शन सत्यापित करने और एक पाठ प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए है।

Copycurl https://api.polskillm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Translate this log entry to English"}]
  }'

प्रतिक्रिया संरचना OpenAI प्रारूप से मेल खाती है ताकि आपके मौजूदा टूल्स में सहज इंटिग्रेशन हो सके।

Python SDK इंटीग्रेशन

हमारे एंडपॉइंट को बेस यूआरएल के रूप में सेट करके आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। यह दृष्टिकोण आपके मौजूदा कोडबेस के साथ संगतता सुनिश्चित करता है जबकि हमारी अनसेंसर्ड AI क्षमताओं का लाभ उठाता है। SDK टोकनाइजेशन और अनुरूप प्रारूपण को आपके लिए स्वचालित रूप से संभालता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

लाइब्रेरी को इम्पोर्ट करें और क्लाइंट को अपनी API कुंजी के साथ कॉन्फ़िगर करें ताकि तुरंत सामग्री जनरेट करना शुरू कर सकें।

Node.js क्लाइंट सेटअप

कस्टम बेस यूआरएल और अपनी सीक्रेट कुंजी के साथ ओपनएआई एनपीएम पैकेज को इनिशियलाइज़ करें। यह सेटअप सीधे असीमित मॉडल तक पहुंच वाले किसी भी नोड.जेएस एप्लिकेशन के साथ काम करता है। क्लाइंट इंस्टेंस को कम लेटेंसी प्रतिक्रियाओं के लिए हमारे सर्वरों की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

चैट.completions.create विधि को कॉल करें ताकि अपना प्रॉम्प्ट भेज सकें और मॉडल का आउटपुट प्राप्त कर सकें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध में। API सर्वर-सेंटेड इवेंट्स (SSE) लौटाता है, जिससे आप टोकन को जनरेट होते हुए प्रोसेस कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करता है जब वे NSFW LLM या चैरेक्टर AI विकल्पों के साथ रियल-टाइम इंटरैक्ट कर रहे होते हैं।

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)

हैंडल करें delta प्रत्येक चंक में objects अंतिम रिस्पॉन्स को इकट्ठा करने या UI को क्रमिक रूप से अपडेट करने के लिए।

रेट लिमिट और त्रुटियां

आप प्रति मिनट 300 अनुरोधों और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोधों तक सीमित हैं। यदि आप इन सीमाओं को पार करते हैं, तो आपको 429 स्थिति कोड मिलेगा। सामान्य त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401 और पूर्व-भुगतान क्रेडिट समाप्त होने पर 402 शामिल हैं। संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन तक समर्थित है, जिसमें अलग से आउटपुट की कोई सीमा नहीं है।