अनसेंसर्ड कंप्लीशन्स के लिए इंटीग्रेशन गाइड

आवश्यकताएँ: SDK इंस्टॉलेशन और पर्यावरण चर

अपनी भाषा के लिए औपचारिक SDK को इंस्टॉल करें और अनुरोध करने से पहले अपने क्रेडेंशियल्स को एक्सपोर्ट करें। आपको हमारे पोर्टल से एक API कुंजी और अपनी चुनी हुई रनटाइम के लिए मानक लाइब्रेरी की आवश्यकता है। यह सुनिश्चित करता है कि आपका कोड तुरंत हमारे एंडपॉइंट के खिलाफ प्रमाणीकरण कर सके।

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai
• निर्यात करें OPENAI_API_KEY डैशबोर्ड से अपनी कुंजी के साथ।

Copyfrom openai import OpenAI

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

base_url और API कुंजी को कॉन्फ़िगर करें

अपने क्लाइंट को हमारे समर्पित एंडपॉइंट की ओर निर्देशित दें मानक प्रदाताओं को बायपास करने के लिए। सेट करें base_url को https://api.gptnsfw.cc/v1 और उस कुंजी का उपयोग करें जिसे आपने जनरेट किया था। यह एकमात्र बदलाव ट्रैफ़िक को हमारी uncensored इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर निर्देशित करता है।

• बेस यूआरएल: https://api.gptnsfw.cc/v1
• मॉडल ID: uncensored

Copyimport OpenAI from "openai";

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

अपना पहला POST /v1/chat/completions अनुरोध बनाना

अपने सिस्टम और उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट्स के साथ एक मानक पूर्णता अनुरोध भेजें। मॉडल कानूनी वयस्क विषयों के लिए सामान्य सामग्री फिल्टर के बिना टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं लौटाता है। Use the uncensored अपने पेलोड में मॉडल ID।

Copycurl https://api.gptnsfw.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the full API response for the /v1/messages endpoint"}]
  }'

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE) और टोकन यूज़ेज हैंडल करना

Server-Sent Events का उपयोग करके टोकन को जनरेट होने पर रियल-टाइम आउटपुट के लिए स्ट्रीम करें। अंतिम चंक में आपके रिक्वेस्ट के लिए कुल टोकन उपयोग होता है। यह दृष्टिकोण लंबे-फॉर्म रोलप्ले या कहानी जनरेशन के लिए perceived latency कम करता है।

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)

संरचित आउटपुट डेटा के लिए JSON मोड लागू करना

response_format को {type: "json_object"} सेट करके मॉडल को वैध JSON आउटपुट करने के लिए फोर्स करें। response_format को {"type": "json_object"}. संरचित डेटा को पार्स करने या परिणामों को अन्य एप्लिकेशनों में फ़ीड करने के लिए यह महत्वपूर्ण है। मॉडल इस प्रारूप का कड़ाई से पालन करता है, बिना किसी कथोपकतक फ़िलर के।

तापमान, top_p, और स्टॉप सीक्वेंस कॉन्फ़िगर करना

समायोजित करें temperature और top_p आपके आउटपुट में रचनात्मकता या निर्धारिता को नियंत्रित करने के लिए। उपयोग करें stop सीक्वेंस का उपयोग विशिष्ट मार्कर पर जनरेशन रोकने के लिए। ये पैरामीटर आपको अनसेंसर्ड चैटबॉट के व्यवहार पर सटीक नियंत्रण प्रदान करते हैं।