अनकेंसरड AI API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

हर अनुरोध शुरू करें हमारे अनसेंसर्ड LLM के साथ, अपने क्लाइंट को हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करके। एंडपॉइंट के रूप में HTTPS://api.uncensensoredai.com/v1 का उपयोग करें। Authorization हेडर में अपनी API कुंजी के साथ प्रमाणीकरण करें। आपके पास प्रति खाता एक कुंजी होती है। यदि आपको एक नई कुंजी की आवश्यकता है तो इसे बदल दें। कुंजी Google या ईमेल के साथ साइनअप करने के ठीक बाद दिखाई देती है। फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। अपनी कुंजी गोपनीय रखें। इसे एक पासवर्ड की तरह मानें। यह आपके प्रीपेड क्रेडिट तक पहुंच प्रदान करता है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां आपको चार्ज नहीं करतीं। केवल असली टोकन गिने जाते हैं। यह सेटअप किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल SDK के साथ काम करता है। बस बेस यूआरएल स्ट्रिंग अपडेट करें। आपके अनुरोध सीधे हमारे सर्वरों पर जाते हैं। कोई मध्यस्थ नहीं। डिबग करने के लिए अतिरिक्त रूटिंग लॉजिक नहीं। यह सरल है। आप इनपुट पर नियंत्रण रखते हैं। आप आउटपुट का मालिक होते हैं। गोपनीयता मायने रखती है। हम आपके प्रॉम्प्ट पर ट्रेन नहीं करते। आपका डेटा आपका ही रहता है। अनसेंसर्ड मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री के बिना हिचकिचाहट के प्रतिक्रिया देता है। यही मुख्य वादा है। अपना हेडर सेट करें। अपने क्लाइंट को इशारा करें। चैटिंग शुरू करें।

पहला अनुरोध

एक सरल POST अनुरोध के साथ अपना पहला कॉल करें। uncensored मॉडल ID का उपयोग करें। एक user message भेजें। एक completion प्राप्त करें। यह सबसे तेज़ तरीका है कि सत्यापित करें कि आपकी कुली काम कर रही है। अपने टर्मिनल में इस कमांड को आज़माएं। YOUR_API_KEY को अपनी वास्तविक कुली से बदलें। सिस्टम प्रॉम्प्ट को न्यूनतम रखें। कार्य पर ध्यान केंद्रित करें। मॉडल तुरंत टेक्स्ट जनरेट करेगा। रिस्पॉन्स बॉडी की जाँच करें। content फ़ील्ड के लिए देखें। इसमें AI का जवाब होता है। यदि आपको 401 मिलता है, तो आपकी कुली गलत है। यदि आपको 402 मिलता है, तो आपको क्रेडिट की आवश्यकता है। यदि आपको 429 मिलता है, तो आपने रेट लिमिट छू ली है। यह curl उदाहरण बुनियादी संरचना दिखाता है। यह साफ़ है। यह सीधा है। यह साबित करता है कि API काम कर रहा है। अब आप अपना ऐप बना सकते हैं। uncensored AI API कुली तैयार है। आज ही इंटीग्रेट करना शुरू करें।

Python SDK एकीकरण

हमारे एंडपॉइंट के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। बेस URL को हमारे API पता पर सेट करें। अपनी कुंजी इंजेक्ट करें। chat.completions.create कॉल करें। मॉडल नाम को uncensored के रूप में पास करें। अपने संदेशों को एक सूची में भेजें। लाइब्रेरी JSON सीरियलाइज़ेशन संभालती है। आपको एक संरचित प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट मिलता है। सहायक की प्रतिक्रिया तक .choices[0].message.content के माध्यम से पहुंचें। यह दृष्टिकोण विश्वसनीय है। यह मानक SDK व्यवहार से मेल खाता है। आपको कस्टम पार्सिंग कोड की आवश्यकता नहीं है। अनसेंसर्ड AI मॉडल समान प्रोटोकॉल का पालन करते हैं। आवश्यकतानुसार पैरामीटर समायोजित करें। रचनात्मकता के लिए तापमान सेट करें। नियंत्रण के लिए स्टॉप सीक्वेंस का उपयोग करें। Python SDK एकीकरण को सरल बनाता है। आपकी चैटबॉट लॉजिक सरल रहती है। अपने ऐप की सुविधाओं पर ध्यान केंद्रित करें। HTTP विवरणों को SDK संभालने दें। यह Python डेवलपर्स के लिए अनुशंसित पथ है। यह मजबूत है। इसका अच्छी तरह से दस्तावेजीकरण किया गया है। अब कोडिंग शुरू करें।

Node.js SDK उपयोग

openai npm पैकेज का उपयोग करके Node.js के साथ एकीकरण करें। बेस URL को हमारे सर्वर की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। विकल्पों में अपनी API कुंजी पास करें। uncensored मॉडल के साथ chat.completions.create को कॉल करें। अपना संदेश सरणी प्रदान करें। SDK एक Promise लौटाता है। परिणाम को await करें। प्रतिक्रिया से सामग्री निकालें। यह मौजूदा OpenAI कोड के साथ सहजता से काम करता है। आप URL बदलते हैं। आप तर्क रखते हैं। असीमित AI API कुंजी प्रमाणीकरण सुनिश्ित करती है। try-catch ब्लॉकों के साथ त्रुटियों को संभालें। दर सीमाओं की जांच करें। यदि आवश्यक हो तो पुनः प्रयास प्रबंधित करें। Node इकोसिस्टम परिपक्व है। यह एकीकरण उस परिपक्वता का लाभ उठाता है। आपका सर्वर उच्च थ्रूपुट संभाल सकता है। यदि आप रियल-टाइम आउटपुट पसंद करते हैं तो प्रतिक्रियाएं स्ट्रीम करें। मानक पैरामीटर का उपयोग करें। तापमान, top_p, और स्टॉप अपेक्षित तरीके से काम करते हैं। यह Node में शुरू करने का सबसे तेज़ तरीका है। कम कोड लिखें। तेज़ी से शिप करें। असीमित मॉडल आपकी ऐप के लिए तैयार है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स

बेहतर यूजर अनुभव के लिए टोकन स्ट्रीम करें। अपने SDK कॉल में स्ट्रीमिंग सक्षम करें। stream को true सेट करें। API चंक की एक स्ट्रीम लौटाता है। प्रत्येक चंक आंशिक सामग्री रखता है। अपने UI को रियल-टाइम में अपडेट करें। इससे perceived latency कम होती है। यूजर तुरंत टेक्स्ट दिखाई देखते हैं। अनफिल्टर्ड AI API इसे नेटिव रूप से सपोर्ट करता है। अंतिम चंक में उपयोग ट्रैक करें। आखिरी चंक में टोकन गणना शामिल होती है। बिलिंग सटीकता के लिए उन्हें जोड़ें। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियां दुर्लभ हैं। उन्हें संयम से हैंडल करें। काम पूरा होने पर स्ट्रीम बंद करें। यह विधि सभी OpenAI-compatible क्लाइंट्स के साथ काम करती है। यह चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है। आपके यूजर गति की सराहना करते हैं। अनफिल्टर्ड मॉडल तेजी से प्रतिक्रिया देता है। आउटपुट स्ट्रीम करें। बातचीत को बहाल रखें। यही आधुनिक AI ऐप्स होने चाहिए। तेज। तरल। प्रतिक्रियाशील। आज ही स्ट्रीमिंग लागू करें।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

Know your constraints before you scale. The context window is 100,000 tokens total. This includes prompt and completion. Max output is 16,000 tokens. Default max tokens is 2,048. Rate limit is 300 requests per minute. Concurrency is 8 requests at once. Request body size is 8 MB. Handle 401 errors by checking your key. Fix 402 errors by topping up credit. Manage 429 errors by slowing down. These limits are firm. They ensure stability. The uncensored AI API is transparent about these rules. No hidden caps. No surprise throttling. Plan your architecture accordingly. Batch requests if needed. Monitor your usage. The prepaid credit model keeps costs predictable. Errors do not charge tokens. Refusals do not charge tokens. You only pay for valid completions. This is fair. This is clear. Build with confidence. Know the limits. Avoid the errors. Scale smoothly.

cURL

Copycurl https://api.uncensensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top 3 python libraries for web scraping"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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