आवश्यकताएँ और कॉन्फ़िगरेशन
हमारे openai api proxy का उपयोग करने के लिए, आपको अपनी भाषा के लिए आधिकारिक SDK और एक मान्य API कुंजी की आवश्यकता है। तुरंत अपनी कुंजी प्राप्त करने के लिए डैशबोर्ड पर साइन इन करें। ट्रायल के लिए आपको क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है। दो पर्यावरण वेरिएबल्स सेट करें: OPENAI_API_KEY अपनी कुंजी के साथ, और OPENAI_BASE_URL हमारे एंडपॉइंट की ओर इशारा करते हुए। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आपका मौजूदा कोड बिना संशोधन के काम करे, जो आपके एप्लिकेशन के लिए एक पारदर्शी llm proxy के रूप में कार्य करता है।
हमारी सेवा मानक uncensored मॉडल ID का उपयोग करती है। चूंकि हम एक सिंगल-मॉडल प्रॉक्सी हैं, आपको जटिल रूटिंग लॉजिक प्रबंधित करने की आवश्यकता नहीं है। मूल URL https://api.openaiapiproxy.com/v1 है। कॉन्फ़िगर करने के बाद, आपका क्लाइंट हमारी सेवा को किसी भी अन्य OpenAI संगत एंडपॉइंट की तरह ही मानता है।
पहला अनुरोध और Python सेटअप
एक सरल चैट कंप्लीशन अनुरोध भेजकर शुरू करें। यह आपकी प्रमाणीकरण और कनेक्टिविटी की पुष्टि करता है। निम्नलिखित उदाहरण एक बेसिक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का उपयोग करता है ताकि बिना सेंसर व्यवहार की जाँच की जा सके। फ़्लेसहोल्डर मानों को अपनी वास्तविक क्रेडेंशियल्स से बदलें।
Python डेवलपर्स के लिए, आधिकारिक openai लाइब्रेरी जटिलता को संभालती है। आपको क्लाइंट को हमारी बेस URL की ओर इशारा करने की आवश्यकता है। नीचे दिया गया कोड एक मानक सिंक्रोनस अनुरोध प्रदर्शित करता है। यह एक प्रॉम्प्ट भेजता है और मॉडल की प्रतिक्रिया लौटाता है। यह अपनी इंटीग्रेशन की जाँच करने का सबसे तेज़ तरीका है।
क्लाइंट इंस्टेंस बनाने से पहले सुनिश्चित करें कि आपके एनवायरनमेंट वेरिएबल्स लोड हो गए हैं। SDK स्वचालित रूप से अनुरोधों और प्रतिक्रियाओं के लिए मानक OpenAI प्रारूप का उपयोग करता है।
Node.js इंटीग्रेशन
यदि आप Node.js के साथ बना रहे हैं, तो प्रक्रिया Python के समान है। @ai-sdk/openai या आधिकारिक openai npm पैकेज का उपयोग करें। क्लाइंट को हमारी बेस URL की ओर इशारा करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें। SDK आपके लिए JSON सीरियलाइजेशन और HTTP अनुरोध संभालता है।
यह सेटअप किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट लाइब्रेरी के साथ काम करता है। आप अपने मौजूदा प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स और संदेश संरचनाओं को पुन: उपयोग कर सकते हैं। प्रतिक्रिया प्रारूप मानक OpenAI स्कीमा से मेल खाता है, जिससे बाद में प्रदाताओं के बीच स्विच करना आसान हो जाता है।
त्रुटियों को प्रभावी ढंग से संभालना न भूलें। नेटवर्क समस्याएँ या अमान्य कुंजियाँ मानक HTTP त्रुटि कोड लौटाएंगी। विस्तृत त्रुटि हैंडलिंग के लिए अपने विशिष्ट SDK संस्करण के लिए दस्तावेज़ देखें।
स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ
वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए, स्ट्रीमिंग सक्षम करें ताकि टोकन जनरेट होते ही प्राप्त हों। इससे अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवगत विलंबता कम होती है। SDK सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) को नेटिव रूप से सपोर्ट करता है। आप प्रत्येक टोकन को प्रोसेस करने के लिए प्रतिक्रिया स्ट्रीम पर इटरेट करते हैं।
स्ट्रीमिंग उन चैट इंटरफेसों के लिए आदर्श है जहाँ उपयोगकर्ग तत्काल प्रतिक्रिया की उम्मीद करते हैं। मॉडल निरंतर टेक्स्ट जनरेट करता है, और आप प्रत्येक टोकन को UI में एपेंड कर सकते हैं। यह पूर्ण प्रतिक्रिया का इंतज़ार करने की तुलना में एक अधिक चिकना उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है।
स्ट्रीमिंग एंडपॉइंट उसी बेस URL और प्रमाणीकरण का उपयोग करता है। आपको अपने अनुरोध पैरामीटर में स्ट्रीम फ्लैग सक्षम करने की आवश्यकता है। SDK कनेक्शन लाइफसाइकिल और त्रुटि रिकवरी को संभालता है।
रेट लिमिट और बाधाएँ
हमारी API विश्वसनीयता को सुनिश्चित करने के लिए कठोर सीमाएँ लागू करती है। आपको प्रति API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की अनुमति है। अधिकतम अनुरोध बॉडी साइज 8 MB है। यदि आप रेट लिमिट से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 स्टेटस कोड प्राप्त होगा। इन त्रुटियों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए अपने क्लाइंट में एक्सपोनेंशियल बैकऑफ लागू करें।
अनधिकृत त्रुटियाँ 401 स्टेटस कोड लौटाती हैं यदि कुंजी अमान्य या रिवोक की गई है। भुगतान समस्याएँ 402 स्टेटस कोड लौटाती हैं जब आपका प्रीपेड क्रेडिट खत्म हो जाता है। टॉप-अप तुरंत क्रिप्टो (USDT या USDC) के माध्यम से उपलब्ध हैं। आपका प्रीपेड क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, इसलिए आप अपनी आवश्यकतानुसार भुगतान कर सकते हैं।
इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है। ट्रंकेशन से बचने के लिए अपने प्रॉम्प्ट्स की योजना बनाएँ। मॉडल यदि वह सीमा तक पहुँच जाता है तो जनरेट करना बंद कर देगा।
मॉडल और कंटेंट पॉलिसी
उपलब्ध एकमात्र मॉडल uncensored है, जो कानूनी वयस्क सामग्री और रचनात्मक लेखन के लिए अनुकूलित एक ओपन-वेट मॉडल है। यह डिफ़ॉल्ट रूप से विवादास्पद या स्पष्ट विषयों को अस्वीकार नहीं करता है। यह उन उपयोग मामलों के लिए आदर्श है जहाँ मानक मॉडल अधिक प्रतिबंधात्मक हो सकते हैं।
हम एम्बेडिंग, इमेज जनरेशन या ऑडियो प्रोसेसिंग नहीं प्रदान करते हैं। यह एक टेक्स्ट-ओनली API है। मॉडल GPT, क्लॉड या किसी अन्य वेंडर का मॉडल नहीं है। यह विशेष रूप से हमारी इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए ट्यून किया गया है।
किशोरों से संबंधित यौन सामग्री हमेशा ब्लॉक की जाती है। अन्य सभी कानूनी सामग्री की अनुमति है। हम अपने प्रॉम्प्ट्स को ट्रेनिंग के लिए उपयोग नहीं करते हैं। आपका डेटा निजी रहता है और केवल आपके अनुरोध के लिए प्रतिक्रिया जनरेट करने के लिए उपयोग किया जाता है।
cURL
curl https://api.openaiapiproxy.com/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."}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.openaiapiproxy.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openaiapiproxy.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
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)