API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

API बेस यूआरएल HTTPS://api.llmfornsfw.com/v1 है। आप अनुरोध हेडर में अपनी अद्वितीय API की शामिल करके प्रमाणीकरण करते हैं। यह की Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करने के तुरंत बाद Get API key पेज पर जनरेट की जाती है।

हर अनुरोध में Authorization हेडर शामिल होना चाहिए। फॉर्मेट Bearer के बाद आपकी कुंजी होती है। यदि कुंजी गायब है या अमान्य है, तो सर्वर 401 Unauthorized त्रुटि लौटाता है। प्रोसेसिंग के दौरान त्रुटियां आपके पूर्व-भुगतान क्रेडिट को खर्च नहीं करतीं।

Copycurl https://api.llmfornsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 200 word summary of the provided technical documentation."}]
  }'

• अपनी कुंजी सुरक्षित रखें।
• प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी।
• आसानी से नई कुंजियाँ उत्पन्न करें।

पहला अनुरोध

/v1/chat/completions पर एक POST रिक्वेस्ट भेजकर टेक्स्ट जनरेट करें। मॉडल आईडेंटिफायर "uncensored" है। यह मॉडल कानूनी वयस्कों के उपयोग के लिए बिना कंटेंट रिफ्यूजल के जवाब देता है, जो NSFW चैटबॉट परिदृश्यों के लिए आदर्श है।

बॉडी में अपने संदेश शामिल करें। सिस्टम टेक्स्ट पूर्णताएं लौटाता है। आप रचनात्मकता के लिए तापमान जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं। यह सेटअप किसी भी OpenAI-compatible क्लाइंट के साथ काम करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

सुनिश्चित करें कि आपका पेलोड आवश्यक स्कीमा से मेल खाता है। API टोकनाइजेशन को आंतरिक रूप से हैंडल करता है। आप केवल प्राकृतिक भाषा भेजते हैं। रिस्पॉन्स में जनरेटेड टेक्स्ट होता है। इसका उपयोग RP या कहानी जनरेशन के लिए करें।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए stream को true सेट करें। API Server-Sent Events भेजता है। प्रत्येक चंक आंशिक पाठ रखता है। यह परिणामों का तत्काल प्रदर्शन सक्षम बनाता है।

स्ट्रीम डेटा अदृश्य लेटेंसी को कम करता है। उपयोगकर्ता पाठ को जनरेट होते हुए देखते हैं। अंतिम चंक में टोकन उपयोग विवरण शामिल होता है। यह आपको लागत को सटीक रूप से ट्रैक करने में मदद 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)

त्रुटियों को सहजता से हैंडल करें। नेटवर्क समस्याएं स्ट्रीम्स में बाधा डाल सकती हैं। यदि आवश्यक हो तो पुनः कनेक्ट करें। API उच्च थ्रूपुट का समर्थन करती है। अपने अनुरोध दर की निगरानी करें।

फंक्शन कॉलिंग और टूल्स

टूल्स को परिभाषित करने के लिए फंक्शन कॉलिंग फीचर का उपयोग करें। आपका मॉडल फंक्शन को इन्वोक कर सकता है। यह संरचित डेटा एक्सट्रैक्शन को सक्षम बनाता है। मैसेज एरे में टूल्स को परिभाषित करें।

API tool_choice का समर्थन करती है। आप फंक्शन कॉल्स को मजबूर या अनुमति दे सकते हैं। यह संरचित आउटपुट की आवश्यकता वाले NSFW LLM API इंटीग्रेशन के लिए उपयोगी है। मॉडल को टूल्स का उपयोग करने के लिए सेट करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

अपलीकेशन में टूल कॉल्स को पार्स करें। फ़ंक्शन्स को निष्पादित करें। परिणामों को मॉडल को वापस फ़ीड करें। यह क्षमताओं को बढ़ाता है। यह किसी भी संगत SDK के साथ काम करता है।

JSON मोड

response_format को json_object पर सेट करें। मॉडल वैध JSON आउटपुट करता है। यह निरंतर पार्सिंग सुनिश्चित करता है। NSFW डेटा प्रसंस्करण के लिए इसका उपयोग करें।

JSON मोड आउटपुट को सीमित करता है। मॉडल आपके स्कीमा का पालन करता है। फॉर्मेटिंग में त्रुटियां दुर्लभ हैं। फिर भी आउटपुट की जांच करें। इससे विश्वसनीयता बढ़ती है।

JSON मोड को फ़ंक्शन कॉलिंग के साथ जोड़ें। आपको संरचित डेटा मिलता है। इससे पोस्ट-प्रोसेसिंग का काम कम होता है। यह डेवलपर्स के लिए कुशल है।

Copycurl https://api.llmfornsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 200 word summary of the provided technical documentation."}]
  }'

सरल प्रॉम्प्ट्स के साथ परीक्षण करें। JSON संरचना की पुष्टि करें। स्थिरता के लिए तापमान समायोजित करें। कम तापमान स्थिरता सुनिश्चित करता है।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है। इसमें प्रॉम्प्ट और कम्पलीशन शामिल हैं। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। लंबाई नियंत्रित करने के लिए max_tokens सेट करें।

रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरोध हैं। आप 8 समवर्ती अनुरोध कर सकते हैं। अनुरोध बॉडी अधिकतम 8 MB है। सीमाओं को पार करने पर 429 त्रुटि लौटाई जाती है। पुन: प्रयास करने से पहले प्रतीक्षा करें।

त्रुटियाँ जैसे 402 का अर्थ है कोई क्रेडिट नहीं। क्रिप्टो के साथ टॉप-अप करें। USDT या USDC काम करता है। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। नियमित रूप से अपना शेष राशि जाँचें।