अनकेंसरड एपीआई दस्तावेज़ीकरण

त्वरित शुरुआत: SDK स्थापित और कॉन्फ़िगर करें

अपने क्लाइंट को हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करें और अपनी API कुंरी पास करें। एंडपॉइंट है https://api.claudeapitokencosts.com/v1 और जटिल रूटिंग लॉजिक की आवश्यकता नहीं है।

प्रमाणीकरण हेडर में एक मानक bearer टोकन का उपयोग करता है Authorization हेडर। आप Google या ईमेल के माध्यम से तुरंत अपनी कुंजी जनरेट कर सकते हैं।

हमारी सेवा पूरी तरह से OpenAI-कम्पैटिबल है। आप अपने कोर लॉजिक में संशोधन किए बिना आधिकारिक SDKs का उपयोग कर सकते हैं। बस बेस यूआरएल अपडेट करें और अपनी कुंजी इंजेक्ट करें।

उपयोग करें curl तुरंत कनेक्टिविटी की पुष्टि करें।

बेस चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions टेक्स्ट आउटपुट प्राप्त करने के लिए। यह एंडपॉइंट सभी मानक चैट इंटरैक्शन को संभालता है।

अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट और यूजर संदेश JSON बॉडी में परिभाषित करें। मॉडल ID हमेशा है uncensored.

API एक सीधा पाठ प्रतिक्रिया लौटाता है। सरल उपयोग मामलों के लिए आपको जटिल स्ट्रीमिंग ऑब्जेक्ट्स को पार्स करने की आवश्यकता नहीं है।

यह दृष्टिकोण सरल स्क्रिप्ट्स या बैच प्रोसेसिंग जॉब्स के लिए काम करता है। उपयोग करें curl अपना पहला कॉल टेस्ट करने के लिए।

SSE (Server-Sent Events) के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। सर्वर जनरेट होते ही chunks लौटाता है।

यह विधि लंबे आउटपुट के लिए अनुपस्थित विलंबता (perceived latency) को कम करती है। यह आपकी एप्लिकेशन को टोकन को रियल-टाइम में प्रदर्शित करने की भी अनुमति देती है।

प्रत्येक चंक आंशिक डेटा और अंतिम पेलोड में उपयोग आंकड़े रखता है।

अपने क्लाइंट कोड में SSE स्ट्रीम हैंडल करें ताकि टोकन आने पर उन्हें प्रोसेस किया जा सके। यह इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

का उपयोग करके संरचित आउटपुट का समर्थन करें response_format पैरामीटर। इसे सेट करें {"type": "json_object"} कठोर JSON प्रतिक्रियाओं के लिए।

आप फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए टूल्स भी परिभाषित कर सकते हैं। मॉडल अनुरोध में प्रदान किए गए टूल परिभाषाओं का सम्मान करता है।

यह आपके पाइपलाइन्स के लिए विश्वसनीय डेटा एक्सट्रैक्शन सुनिश्चित करता है। जटिल वर्कफ़्लो के लिए JSON मोड को टूल्स के साथ संयोजित करें।

हमारा मॉडल संरचित डेटा जनरेशन को कुशलता से संभालता है।

पैरामीटर: तापमान, Top P, और Seed

तापमान के साथ रचनात्मकता को नियंत्रित करें temperature और top_p. उच्च मान यादृच्छिकता बढ़ाते हैं। निम्न मान आउटपुट को अधिक निर्धारक बनाते हैं।

का उपयोग करें seed पुनरुत्पादक परिणामों के लिए पैरामीटर। यह विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स को डीबग या टेस्ट करने के लिए उपयोगी है।

सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को सीमित करने के लिए। प्रति अनुरोध डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है।

इन सेटिंग्स को अपने विशिष्ट उपयोग मामले के अनुसार फिट करने के लिए एडजस्ट करें। आवश्यकतानुसार स्थिरता और विविधता के बीच संतुलन बनाएं।

टोकन उपयोग और लागतों को समझें

आपकेवल उपभुक्त टोकन के लिए भुगतान करते हैं। इनपुट टोकन $0.15 प्रति मिलियन पर खर्च होते हैं। आउटपुट टोकन $0.50 प्रति मिलियन पर खर्च होते हैं।

त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ क्रेडिट खर्च नहीं करतीं। आप केवल सफल पूर्णताओं के लिए भुगतान करते हैं।

बड़े बैच भेजने से पहले लागत का अनुमान लगाने के लिए टोकन कैलकुलेटर का उपयोग करें। हमारी कीमत पारदर्शी और उपयोग-आधारित है।

कोई मासिक शुल्क या सब्सक्रिप्शन लॉक लागू नहीं होता है। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। आप किसी भी समय क्रिप्टो के साथ टॉप-अप कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं के अंतिम चंक के माध्यम से अपने उपयोग की निगरानी करें।

cURL

Copycurl https://api.claudeapitokencosts.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run the unit tests and show me the output"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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