Uncensored AI: डवलपर्स के लिए OpenAI-संगत LLM API

Uncensored AI API एंडपॉइंट

हमारी सेवा का मुख्य भाग एक अकेला, समर्पित बड़ा भाषा मॉडल है जिसे एक मानक chat-completions एंडपॉइंट के माध्यम से सर्व किया जाता है। एग्रीगेटर्स के विपरीत जो कई विक्रेताओं के बीच रूट करते हैं, हम एक बिना सेंसर मॉडल तक सीधी पहुँच प्रदान करते हैं जिसे वयस्कों के संदर्भ में कानूनीता के लिए ट्यून किया गया है। आप पाठ भेजते हैं और पाठ प्राप्त करते हैं। प्रबंधित करने के लिए कोई एम्बेडिंग, इमेज जनरेशन या ऑडियो फीचर्स नहीं हैं। यह सरलता का अर्थ है कि आपका कोड मानक /v1/chat/completions पथ का उपयोग करके तुरंत एकीकृत हो जाता है। मॉडल में 100,000-टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है, जिससे आप बड़े दस्तावेज़ों या लंबी बातचीत को प्रोसेस कर सकते हैं। आउटपुट प्रति अनुरोध 32,000 टोकन तक सीमित है, जो अधिकांश उपयोग मामलों को कवर करता है और जटिल खंडन रणनीतियों की आवश्यकता नहीं होती है। यदि आपको एक समर्पित, बिना सेंसर टेस्ट API चाहिए, तो यह एंडपॉइंट चैट इंटरफ़ेस या जटिल रूटिंग लॉजिक के ओवरहेड के बिना बिल्कुल वही प्रदान करता है।

OpenAI SDK संगतता

हमारा API OpenAI प्रोटोकॉल का कड़ाई से पालन करता है। इसका अर्थ है कि आप Python, Node.js और अन्य भाषाओं के लिए आधिकारिक OpenAI SDKs का न्यूनतम परिवर्तनों के साथ उपयोग कर सकते हैं। आपको केवल दो चीज़ें अपडेट करने की आवश्यकता है: हमारे एंडपॉइंट के लिए बेस URL और अपनी API कुंजी। आपको जो मॉडल ID भेजनी है वह "uncensored" है। यह संगतता किसी भी क्लाइंट तक फैलती है जो OpenAI API फॉर्मेट बोलता है, जिससे आप मौजूदा पाइपलाइनों में बिना अपनी एकीकरण परत को फिर से लिखे हमें प्लग इन कर सकते हैं। temperature, top_p, और seed जैसे पैरामीटर दस्तावेज़ों के अनुसार ही काम करते हैं। इस दृष्टिकोण से OpenAI इकोसिस्टम से परिचित डेवलपर्स के लिए सीखने की वक्रता शून्य हो जाती है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

डवलपर फीचर्स: स्ट्रीमिंग, JSON, टूल्स

हम आधुनिक डेवलपमेंट पैटर्न का समर्थन करते हैं, जिसमें सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स, संरचित आउटपुट के लिए JSON मोड और टूल उपयोग के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग शामिल है। स्ट्रीमिंग के दौरान, टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में शामिल होते हैं, जिससे आप वास्तविक समय में लागत ट्रैक कर सकते हैं। JSON मोड सुनिश्चित करता है कि मॉडल मान्य JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है, जो प्रोग्रामेटिक वर्कफ़्लो के लिए महत्वपूर्ण है। फ़ंक्शन कॉलिंग आपको टूल्स परिभाषित करने और मॉडल को तय करने की अनुमति देती है कि कब उनका उपयोग करें। ये फीचर्स stop सीक्वेंस और presence_penalty जैसे मानक पैरामीटर के साथ उपलब्ध हैं। कोई फाइन-ट्यूनिंग या एम्बेडिंग सपोर्ट नहीं है, जिससे इंटरफ़ेस टेक्स्ट जनरेशन पर केंद्रित रहता 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)

यह किसके लिए नहीं है

यदि आपको एक चैट वेबसाइट, इमेज जनरेशन, ऑडियो प्रोसेसिंग या एम्बेडिंग्स चाहिए, तो यह API आपके लिए नहीं है। हम एक बिल्ट-इन चैट इंटरफ़ेस प्रदान नहीं करते; आपको अपना फ्रंटएंड बनाना होगा या एक थर्ड-पार्टी क्लाइंट का उपयोग करना होगा। हम कई मॉडल के बीच रूट नहीं करते या SLA गारंटी प्रदान नहीं करते। यदि आपको HIPAA अनुपालन, SOC2 प्रमाणन या ऑन-प्रेमिस डिप्लॉयमेंट की आवश्यकता है, तो यह सेवा आपके लिए नहीं है। हम मॉडल फाइन-ट्यूनिंग या खोज क्षमताओं का भी समर्थन नहीं करते हैं। यह डेवलपर्स के लिए एक रॉ टेक्स्ट API है जो एक मल्टी-मॉडल एग्रीगेटर की जटिलता या एक consumer चैट ऐप की बाधाओं के बिना एक बिना सेंसर मॉडल तक सीधी पहुँच चाहते हैं।