क्विकस्टार्ट: अनसेंसर्ड AI के लिए coding API

आवश्यकताएँ और बेस URL

डैशबोर्ड से अपना API key प्राप्त करें। सभी अनुरोधों के लिए इस base URL का उपयोग करें: https://api.uncensoredaiforcoding.com/v1. यह किसी भी OpenAI SDK के साथ काम करता है।

औपचारिक SDK इंस्टॉल करें

अपने वातावरण में पैकेज इंस्टॉल करें। यह अन्सेंसर्ड कोडिंग AI मानक के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

अपना पहला अनुरोध बनाएं

कनेक्शन का परीक्षण करने के लिए एक सरल पूरक भेजें। मॉडल आईडी है uncensored.

Copycurl https://api.uncensoredaiforcoding.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "get current unix timestamp in python"}]
  }'

रियल-टाइम आउटपुट के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें

लंबे कोड ब्लॉक्स को कुशलता से हैंडल करने के लिए स्ट्रीम रिस्पॉन्स। उपयोग करें stream flag।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

त्रुटियों और उपयोग सीमाओं को हैंडल करें

प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक पहुंचने पर 429 त्रुटि की उम्मीद करें। संदर्ख विंडो 100,000 टोकन है। अधिकतम आउटपुट 16,000 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)

संरचित डेटा के लिए JSON मोड का उपयोग करें

आपके कोड पार्सर के लिए संरचित आउटपुट फ़ोर्स करें। सेट करें response_format को {"type": "json_object"}.