API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

बेस यूआरएल के साथ अपनी API कुंजी का उपयोग करें https://api.rankingmodeliai.com/v1तुरंत कुंजी प्राप्त करने के लिए Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करें। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। कुंजी हमारी uncensored AI सेवा के सभी अनुरोधों को प्रमाणीकृत करती है।

हेडर शामिल करें Authorization: Bearer YOUR_API_KEY हर कॉल में। आपके प्रॉम्प्ट को प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किया जाता है। यह सेटअप किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

पहला अनुरोध

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions मॉडल ID के साथ uncensored. बेस यूआरएल सभी रूटिंग को संभालता है। आप परिणामों को स्ट्रीम कर सकते हैं या उन्हें एक साथ प्राप्त कर सकते हैं।

• सेट करें model को uncensored.
• अपने संदेशों में पास करें messages array।
• सीधे पाठ आउटपुट प्राप्त करें।

यह दृष्टिकोण मौजूदा टूल्स के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।

Copycurl https://api.rankingmodeliai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five factors affecting model latency scores."}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

औपचारिक OpenAI Python पैकेज को इंस्टॉल करें। बेस URL को हमारे सर्वर की ओर पॉइंट करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। का उपयोग करें uncensored सभी कंप्लीशंस के लिए मॉडल आईडी। यह विधि आपके Python एप्लिकेशंस में इंटीग्रेशन को सरल बनाती है।

SDK रीट्राइज़ और फॉर्मेटिंग को स्वचालित रूप से संभालता है। आप पैरामीटर जैसे कि temperature या top_p जब भी आवश्यक हो। हमारी API मानक OpenAI व्यवहारों का समर्थन करती है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.rankingmodeliai.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 सेटअप

OpenAI Node.js क्लाइंट को इम्पोर्ट करें। सेट baseURL हमारे एंडपॉइंट पर। अपने API कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। इससे Node.js वातावरण में सहज एकीकरण संभव होता है।

कॉल chat.completions.create अपने इच्छित पैरामीटर के साथ। प्रतिक्रिया में उत्पन्न टेक्स्ट शामिल है। आप JSON पार्स कर सकते हैं या त्रुटियों को सामान्य तरीके से संभाल सकते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से टोकन लौटाता है। यह बड़े आउटपुट के लिए अनुभव की जाने वाली विलंबता को कम करता है। आप टोकन को आने पर प्रोसेस कर सकते हैं।

प्रत्येक चंक आंशिक पाठ शामिल करता है। अंतिम चंक टोकन उपयोग आंकड़े शामिल करता है। यह सुविधा चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है। यह एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान 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)

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। दर सीमाएं प्रति मिनट 300 अनुरोध हैं। 401 त्रुटि का अर्थ अमान्य कुंजी है। 402 त्रुटि अपर्याप्त क्रेडिट को दर्शाती है। 429 त्रुटि दर सीमा को दर्शाती है। हमारा पूर्वभुगतान मॉडल पारदर्शी लागत सुनिश्चित करता है।