API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

सभी अनुरोधों के लिए बेस यूआरएल HTTPS://api.aiobliterated.com/v1 है। प्रमाणीकरण के लिए आपको एक API कुंजी की आवश्यकता है। 'Get API key' पृष्ठ पर Google या ईमेल और पासवर्ड के साथ साइन अप करके एक बनाएं। कुंजी को Bearer टोकन के रूप में Authorization हेडर में पास करें। प्रत्येक अनुरोध में आपके खाते की पहचान करने और उपयोग ट्रैक करने के लिए इस हेडर की आवश्यकता होती है।

Copycurl https://api.aiobliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fetch all user tokens from database"}]
  }'

आपका पहला अनुरोध

/v1/chat/completions पर एक POST रिक्वेस्ट भेजकर टेक्स्ट जनरेट करें। मॉडल को "uncensored" पर सेट करें और अपनी सिस्टम प्रॉम्प्ट शामिल करें। API content फील्ड में मॉडल का रिस्पॉन्स लौटाता है। यह वह स्टैंडर्ड फॉर्मेट है जिसे अधिकांश LLM क्लाइंट्स उपयोग करते हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.aiobliterated.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 SDK का उपयोग करना

Node.js के लिए औपचारिक OpenAI SDK को इंस्टॉल करें। इसे अपने API कुंजी और बेस URL के साथ कॉन्फ़िगर करें। अपने संदेशों के साथ chat.completions.create विधि को कॉल करें। SDK सीरियलाइज़ेशन और स्ट्रीमिंग को स्वचालित रूप से संभालता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.aiobliterated.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 रिस्पॉन्सेस

अपने अनुरोध में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स की एक धारा लौटाता है। प्रत्येक इवेंट में प्रतिक्रिया का एक आंशिक चंक होता है। यह आपको पाठ को उत्पन्न होते ही प्रदर्शित करने की अनुमति देता है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार होता 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)

संदर्भ विंडो और सीमाएँ

मॉडल 100,000 टोकन के कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है। इसमें प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों शामिल हैं। आप प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन सेट कर सकते हैं। यदि आप max_tokens निर्दिष्ट नहीं करते हैं, तो सीमा 2,048 टोकन है। यह भविष्योचित लागत और प्रदर्शन सुनिश्चित करता है।

त्रुटि हैंडलिंग और सीमाएँ

त्रुटियों के लिए HTTP स्टेटस कोड्स की निगरानी करें। एक 401 रिस्पॉन्स का अर्थ है कि आपकी API कुंई अमान्य है। एक 402 रिस्पॉन्स अपर्याप्त क्रेडिट को दर्शाता है। एक 429 रिस्पॉन्स संकेत देता है कि आपने प्रति मिनट 300 अनुरोधों की रेट लिमिट को पार कर लिया है। विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए इन त्रुटियों को अपनी एप्लिकेशन में सहजता से हैंडल करें।