API रेफरेंस और क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

डैशबोर्ड पर अपनी क्रेडेंशियल जनरेट करें और अपने क्लाइंट को बेस URL की ओर निर्देशित करें। एंडपॉइंट मानक OpenAI हेडर्स स्वीकार करता है, इसलिए आप लाइब्रेरी कोड बदले बिना अपनी कुंजी स्वैप कर सकते हैं। यह सस्ता LLM API किसी भी टूल के साथ काम करता है जो पढ़ता है AUTHORIZATION हेडर।

आपकी कुंजी साइनअप के तुरंत बाद दिखाई देती है। इसे सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके प्रीपेड बैलेंस का प्रतिनिधित्व करता है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट खर्च नहीं करती हैं, इसलिए आप सुरक्षित रूप से परीक्षण कर सकते हैं।

पहला अनुरोध

कनेक्टिविटी की पुष्टि करने और एक अनसेंसर्ड प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए एक सरल चैट पूरक भेजें। मॉडल आईडी हमेशा uncensored सभी अनुरोधों के लिए।

• बेस यूआरएल: https://api.keyapicodeclaude.com/v1
• विधि: POST
• मॉडल: uncensored

  रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए तापमान (temperature) को एडजस्ट करें या सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को कैप करने के लिए।

  Copycurl https://api.keyapicodeclaude.com/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "uncensored",
      "messages": [{"role": "user", "content": "Set the max tokens to five hundred"}]
    }'

  Python SDK इंटीग्रेशन

  प्रोग्रामेटिक रूप से एंडपॉइंट के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट इनिशियलाइज़ेशन में बेस यूआरएल और एपीआई कुंजी सेट करें। यह दृष्टिकोण बैच प्रोसेसिंग या जटिल एजेंट वर्कफ़्लो के लिए काम करता है।

  लाइब्रेरी स्वचालित रूप से रीट्राईज और JSON सीरियलाइज़ेशन संभालती है। आप बिलिंग पारदर्शिता के लिए प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट से उपयोग डेटा तक पहुंच सकते हैं।

  Copyfrom openai import OpenAI
  
  client = OpenAI(base_url="https://api.keyapicodeclaude.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

  अपने क्रेडेंशियल्स और बेस URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। Node SDK Python व्यवहार को दर्शाता है, जिससे भाषाएँ बदलना या सर्वरलेस वातावरण में चलाना आसान हो जाता है।

  संदेश इतिहास को ऑब्जेक्ट्स के एक एरे के रूप में पास करें। API जनरेटेड टेक्स्ट और टोकन गणना वाला एक संरचित प्रतिक्रिया लौटाता है। त्रुटि हैंडलिंग सभी SDKs में मानक है।

  Copyimport OpenAI from "openai";
  
  const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.keyapicodeclaude.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 आपके अनुरोध में। सर्वर आंशिक टोकन वाले Server-Sent Events (SSE) भेजता है। यह इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है।

  चंक्स को पार्स करें ताकि पूर्ण प्रतिक्रिया क्रमिक रूप से बनाई जा सके। अंतिम चंक में बिलिंग सत्यापन के लिए टोकन उपयोग के आंकड़े शामिल होते हैं। रियल-टाइम उपयोगकर्ता अनुभवों के लिए स्ट्रीमिंग आवश्यक 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 और त्रुटियां

  सेवा विघटन से बचने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें। कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता के लिए मिलकर 100,000 टोकन का समर्थन करता है। अधिकतम आउटपुट प्रति अनुरोध 16,000 टोकन है, या यदि निर्दिष्ट नहीं किया गया हो तो 2,048।

  रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोध लागू करती हैं। सामान्य त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401, अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402, और रेट लिमिट्स के लिए 429 शामिल हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम रहनी चाहिए।