अॅब्लिरेटेड: क्विकस्टार्ट गाइड

बेस यूआरएल और प्रमाणीकरण

अबलिटेरेटेड API पूरी तरह से OpenAI-कम्पैटिबल है, जिसका अर्थ है कि आप मानक SDKs का उपयोग कर सकते हैं, बस उन्हें हमारे बेस URL पर पॉइंट करके। सेवा टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करती है और chat-completions एंडपॉइंट के माध्यम से टेक्स्ट आउटपुट लौटाती है। आपको हर अनुरोध में Authorization हेडर में अपनी API कुंजी शामिल करनी होगी। आपकी कुंजी Google या ईमेल से साइन इन करने के तुरंत बाद Get API key पेज पर जनरेट होती है। कोई मासिक सब्सक्रिप्शन नहीं है; आप केवल उन टोकन्स के लिए भुगतान करते हैं जिन्हें आप वास्तव में उपयोग करते हैं।

• बेस यूआरएल: https://api.abliterated.top/v1
• हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• मॉडल आईडी: uncensored

First Request

कनेक्टिविटी की जाँच करने के लिए एक सरल कंप्लीशन अनुरोध भेजें। मॉडल कानूनी वयस्कों के उपयोग के लिए बिना कंटेंट रिफ्यूजल के जवाब देने के लिए ट्यून्ड है, जो इसे बिना सेंसर कोडिंग LLM टास्क या क्रिएटिव राइटिंग के लिए आदर्श बनाता है। ध्यान दें कि मॉडल ID कठोरता से uncensored है। यह एक ओपन-वेट मॉडल है, न कि GPT, क्लॉड, या किसी अन्य वेंडर का मॉडल। अनुरोध इनपुट और आउटपुट टोकन गिनती के आधार पर चार्ज किए जाते हैं। एरर्स और रिफ्यूजल (माइनर्स से जुड़े सेक्सुअल कंटेंट पर कठोर लिमिट को छोड़कर) मुफ़्त हैं।

Python SDK Integration

abliterated llm के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। अपनी API कुंजी और कस्टम base URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। यह दृष्टिकोण OpenAI चैट स्कीमा का पालन करने वाले बिना सेंसर मॉडल के लिए सहज रूप से काम करता है। आप रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए temperature या top_p जैसे पैरामीटर पास कर सकते हैं। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में content में जनरेटेड टेक्स्ट होता है। यह बैच प्रोसेसिंग या API को बैकएंड सेवाओं में एकीकृत करने के लिए कुशल है।

Node SDK Integration

JavaScript या TypeScript प्रोजेक्ट्स के लिए, OpenAI Node SDK न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन के साथ काम करता है। हमारे एंडपॉइंट के लिए baseURL सेट करें और अपनी कुंजी प्रदान करें। यह वेब सर्वर या एज फंक्शन्स के लिए उपयोगी है जिन्हें गतिशील रूप से टेक्स्ट जनरेट करने की आवश्यकता है। abliterated API stop अनुक्रमों और seed के लिए पुनरुत्पादकता के लिए मानक पैरामीटर का समर्थन करता है। याद रखें कि मॉडल ID uncensored होनी चाहिए। आप संरचित आउटपुट के लिए response_format को {"type": "json_object"} सेट करके JSON मोड सक्षम कर सकते हैं।

Streaming Responses

अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API Server-Sent Events (SSE) के माध्यम से डेटा लौटाता है, जिससे आपको जनरेट होते ही टोकन प्रदर्शित करने की अनुमति मिलती है। इससे उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवगत विलंबता में सुधार होता है। स्ट्रीम का अंतिम चंक अनुरोध के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल करता है, जो सटीक बिलिंग के लिए महत्वपूर्ण है। सभी मानक पैरामीटर के लिए स्ट्रीमिंग का समर्थन किया जाता है। यह चैट-जैसी इंटरफ़ेस बनाने के लिए आवश्यक है जो प्रतिक्रियाशील लगते हैं।

रेट लिमिट, त्रुटियाँ और कॉन्टेक्स्ट

429 एरर्स से बचने के लिए रेट लिमिट का सम्मान करें। प्रत्येक कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट और 8 समानांतर अनुरोधों की अनुमति देती है। अधिकतम अनुरोध बॉडी साइज 8 MB है। यदि आपकी कुंजी अमान्य है, तो आपको 401 एरर मिलेगा। यदि आपके पास अपर्याप्त क्रेडिट है, तो आपको 402 एरर मिलेगा। एरर्स और रिफ्यूजल टोकन नहीं खपत करते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन है (प्रॉम्प्ट + कंप्लीशन)। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 32,000 टोकन है (या 2,048 यदि max_tokens सेट नहीं है)। क्रेडिट प्रीपेड है और कभी खत्म नहीं होता।

cURL

Copycurl https://api.abliterated.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliterated.top/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.abliterated.top/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);

Streaming

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)