NSFW मॉडल API क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण & बेस URL

सभी अनुरोधों के लिए मानक बेस यूआरएल के साथ प्रदान की गई एपीआई कुंजी का उपयोग करें। हम बेस_url पैरामीटर को बदलकर किसी भी OpenAI संगत क्लाइंट का समर्थन करते हैं। आपकी कुंजी एकल uncensored मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है जो रिफ्यूज़ल के बिना वयस्क सामग्री के लिए अनुकूलित है।

अपनी कुंजी को Authorization हेडर में एक Bearer टोकन के रूप में शामिल करें। यह हमारे होस्ट किए गए एंडपॉइंट्स तक सुरक्षित पहुंच सुनिश्चित करता है। आप Google या ईमेल से साइनअप करने के तुरंत बाद एक नई कुंजी जनरेट कर सकते हैं।

अपनी कुंजी निजी रखें। यह आपकी प्रीपेड खाते की पहचान करती है और टोकन उपयोग की सटीक निगरानी करती है।

अपना पहला कंप्लीशन भेजना

अपने मॉडल नाम और messages एरे के साथ /v1/chat/completions पर POST अनुरोध भेजें। API आपके प्रॉम्प्ट संदर्भ के आधार पर टेक्स्ट पूर्णताएं लौटाता है। स्थिर परिणामों के लिए आपको मॉडल आईडी को "uncensored" पर सेट करना होगा।

इनपुट टोकन की कीमत प्रति मिलियन $0.15 है, जबकि आउटपुट टोकन $0.50 प्रति मिलियन हैं। शुल्क केवल सफल पूर्णताओं पर लागू होता है, त्रुटियों पर नहीं।

• मॉडल को "uncensored" पर सेट करें।
• भूमिका और सामग्री के साथ एक संदेश सरणी प्रदान करें।
• हेडर्स में अपनी API कुंजी शामिल करें।

यह सीधा सेटअप रोलप्ले, क्रिएटिव राइटिंग या डेटा प्रोसेसिंग कार्यों के लिए काम करता है।

Copycurl https://api.modelnsfw.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return 400 status code"}]
  }'

Python और Node SDKs का उपयोग

आधिकारिक OpenAI Python या Node SDKs इंस्टॉल करें और उन्हें हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करें। इससे आपको बिना अपने लॉजिक को फिर से लिखे जैसे परिचित विधियों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है .chat.completions.create()

अपनी API कुंजी को api_key आर्गुमेंट के रूप में पास करें। अनुरोधों को सही तरीके से रूट करने के लिए base_url को HTTPS://api.modelnsfw.cc/v1 पर सेट करें। यह मौजूदा प्रोजेक्ट्स के लिए इंटीग्रेशन को सरल बनाता है।

दोनों SDKs JSON सीरियलाइजेशन और रीलाइ लॉजिक को स्वचालित रूप से हैंडल करते हैं। आप क्रिएटिविटी को नियंत्रित करने के लिए टेम्परेचर या टॉप_प जैसे पैरामीटर को एडजस्ट कर सकते हैं।

त्रुटियां मानक HTTP स्टेटस कोड्स के रूप में लौटाई जाती हैं। आप अपवादों को पकड़ सकते हैं और अपने एप्लिकेशन लॉजिक में उन्हें हैंडल कर सकते हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और टोकन उपयोग

अपने अनुरोध बॉडी में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API रियल-टाइम आउटपुट के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से चंक लौटाता है। यह लंबे जवाबों के लिए अनुपस्थित लेटेंसी को कम करता है।

टोकन उपयोग विवरण स्ट्रीम के अंतिम चंक में दिखाई देते हैं। आप लागत की सटीक ट्रैकिंग के लिए इस डेटा को पार्स कर सकते हैं, पूरे उत्तर का इंतजार किए बिना।

स्ट्रीमिंग चैट इंटरफेस या लाइव टेक्स्ट जनरेशन के लिए अच्छी तरह काम करता है। यह उपयोगकर्ताओं को सामग्री को जनरेट होते हुए देखने की अनुमति देता है।

प्रत्येक अनुरोध के लिए अधिकतम आउटपुट लंबाई को नियंत्रित करने के लिए max_tokens सेट करें। यदि निर्दिष्ट नहीं किया गया है तो डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन 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)

फंक्शन कॉलिंग & JSON मोड

संरचित डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए फंक्शन कॉलिंग सक्षम करने के लिए tools पैरामीटर का उपयोग करें। अपने अनुरोध में फंक्शनों को परिभाषित करें और मॉडल को चुनने दें कि किसका उपयोग करना है। यह टेक्स्ट पार्स करने या एक्शन ट्रिगर करने के लिए उपयोगी है।

response_format को json_object सेट करके जेएसओएन मोड सक्षम करें। मॉडल कठोरता से मान्य जेएसओन लौटाता है, सुनिश्चित करता है कि आपका पार्सर कभी विफल न हो। यह विशिष्ट डेटा संरचनाओं की आवश्यकता वाले एपीआई एकीकरण के लिए आदर्श है।

जटिल वर्कफ़्लो के लिए दोनों सुविधाओं को जोड़ें। आप डेटा निकालने और फ़ंक्शन कॉलिंग को एक साथ कर सकते हैं।

कोड में आउटपुट संरचना को सत्यापित करें। मॉडल सटीकता के लिए प्रयास करता है लेकिन कभी-कभी अवैध सिंटैक्स उत्पन्न कर सकता है।

रेट लिमिट और संदर्भ विंडो

संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन का समर्थन करती है। इससे बड़े दस्तावेज या लंबी बातचीत संभव होती है। आप एकल प्रतिक्रिया में 16,000 टोकन तक भेज सकते हैं।

रेट लिमिट्स प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों पर सेट हैं। आप एक साथ 8 समवर्ती अनुरोध चला सकते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए।

त्रुटियों के लिए HTTP स्टेटस कोड्स की निगरानी करें। एक 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंई अमान्य है। एक 402 त्रुटि पर्याप्त पूर्व-भुगतान क्रेडिट की कमी को दर्शाती है। एक 429 त्रुटि संकेत देती है कि आपने अपनी रेट लिमिट को पार कर लिया है।

क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। आप क्रिप्टो का उपयोग करके किसी भी समय टॉप-अप कर सकते हैं बिना अपने बैलेंस को खोए।