बेस URL और प्रमाणीकरण
API https://api.nsfwchatbot.cc/v1 पर संचालित होती है। यह मानक Bearer टोकन प्रमाणीकरण का उपयोग करती है। आप Get API key पृष्ठ के माध्यम से एकल API कुंजी प्राप्त करते हैं, जो Google या ईमेल साइन-अप का समर्थन करती है। कुंजी को Authorization हेडर में भेजा जाना चाहिए। प्रति खाता केवल एक कुंजी सक्रिय होती है; एक नई कुंजी जनरेट करने से पिछली रद्द हो जाती है। कोई मासिक सदस्यता नहीं है—क्रेडिट प्रीपेड है और कभी समाप्त नहीं होता।
सुनिश्चित करें कि आपकी क्लाइंट लाइब्रेरी ऊपर दिए गए बेस URL की ओर इशारा करती है। मॉडल पहचानकर्ष्ट हमेशा uncensored होता है। यह एक ओपन-वेट मॉडल है जो न्यूनतम सामग्री अस्वीकृति के लिए ट्यून्ड किया गया है, जो GPT या Claude से अलग है। यह कानूनी वयस्क सामग्री के लिए सामान्य गार्डरेल्स के बिना रॉ टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं प्रदान करता है।
पहला अनुरोध
एक बुनियादी अनुरोध OpenAI chat-completions एंडपॉइंट को दर्शाता है। आप मॉडल, संदेश और वैकल्पिक पैरामीटर निर्दिष्ट करते हैं। API एक टेक्स्ट प्रतिक्रिया लौटाता है। यदि आप max_tokens छोड़ देते हैं, तो डिफ़ॉल्ट आउटपुट सीमा 2,048 टोकन है। कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन संयुक्त के लिए कुल 100,000 टोकन तक का समर्थन करती है।
निम्नलिखित उदाहरण curl का उपयोग करके एक मानक टेक्स्ट कम्प्लीशन अनुरोध को दर्शाता है।
curl https://api.nsfwchatbot.cc/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."}]
}'यह जनरेटेड टेक्स्ट युक्त एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है। एरर्स मानक HTTP स्टेटस कोड लौटाते हैं जिसमें बॉडी में एक एरर ऑब्जेक्ट होता है।
Python SDK
औपचारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें, इसे हमारे बेस URL की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। इससे आपको मौजूदा क्लाइंट कोड को न्यूनतम परिवर्तनों के साथ उपयोग करने की अनुमति मिलती है। अपनी API कुंजी api_key के रूप में पास करें और base_url को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। मॉडल का नाम uncensored ही रहता है।
उदाहरण इनिशियलाइजेशन और कम्प्लीशन कॉल:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwchatbot.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)यह दृष्टिकोण सरल टेक्स्ट जनरेशन या चेन बनाने के लिए काम करता है। याद रखें कि मॉडल GPT-4 नहीं है; अपने प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को उसी अनुसार समायोजित करें। स्ट्रीमिंग stream=True पैरामीटर के माध्यम से समर्थित है, जिसका विवरण अगले खंड में दिया गया है।
Node SDK
Node.js OpenAI SDK उसी कॉन्फ़िगरेशन पैटर्न का पालन करता है। लाइब्रेरी को इम्पोर्ट करें, बेस URL और API कुंजी सेट करें और कम्प्लीशंस एंडपॉइंट को कॉल करें। यह सर्वर-साइड इंटीग्रेशन या Node-आधारित चैट एप्लिकेशन के लिए आदर्श है।
इनिशियलाइजेशन उदाहरण:
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.nsfwchatbot.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);प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में response.choices[0].message.content में जनरेटेड सामग्री होती है। त्रुटियों का उचित प्रबंधन सुनिश्चित करें, क्योंकि नेटवर्क समस्याएं या अमान्य कुंजियां अपवाद फेंकेंगी। बिना सेंसर मॉडल मानक सिस्टम प्रॉम्प्ट के प्रतिक्रिया देता है, जिससे आप संदेश इतिहास के माध्यम से टोन और व्यवहार परिभाषित कर सकते हैं।
स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स
अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API एक सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) स्ट्रीम लौटाता है। प्रत्येक चंक आंशिक टेक्स्ट रखता है। अंतिम चंक में टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल होती है। स्ट्रीमिंग NSFW चैटबॉट अनुप्रयोगों में उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभूत विलंबता को कम करती है।
उदाहरण स्ट्रीमिंग अनुरोध:
stream = 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)प्रत्येक चंक की सामग्री को अपने बफर में जोड़कर स्ट्रीम को प्रोसेस करें। लागत ट्रैक करने के लिए उपयोग डेटा के लिए अंतिम चंक की निगरानी करें। टोकन मूल्य निर्धारण $0.25 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $1.00 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां शुल्क का कारण नहीं बनतीं।
लिमिट्स, एरर्स और कॉन्टेक्स्ट विंडो
प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समानांतर अनुरोधों की अनुमति देती है। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए। यदि कुंजी अमान्य है, तो आपको 401 त्रुटि प्राप्त होती है। 402 त्रुटि अपर्याप्त क्रेडिट को दर्शाती है। 429 त्रुटि रेट लिमिटिंग का संकेत देती है। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन है। यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो आउटपुट अधिकतम 32,000 टोकन है। किशोरों से संबंधित सामग्री हमेशा अस्वीकृत की जाती है। क्रेडिट क्रिप्टो के माध्यम से प्रीपेड होता है और कभी समाप्त नहीं होता है। अपनी बिना सेंसर AI API इंटीग्रेशन के लिए रीट्राई लॉजिक और क्यू मैनेजमेंट डिज़ाइन करने के लिए इन सीमाओं का उपयोग करें।
