क्विकस्टार्ट: Python & JS के साथ इंटीग्रेट करें

आवश्यकताएँ और बेस URL सेटअप

सबसे पहले अपने क्लाइंट को सही एंडपॉइंट से कनेक्ट करें। हम एक OpenAI-संगत API होस्ट करते हैं https://api.grokuncensoredversion.com/v1. आपको एक सक्रिय API कुंजी की आवश्यकता है, जिसे Google या ईमेल साइनअप के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। आपको भेजने के लिए मॉडल पहचानकर्ता "uncensored". यह एक अकेला ओपन-वेइट मॉडल है, न कि GPT या Grok तक एक रूटिंग लेयर। अपने कोड लिखने से पहले अपने एनवायरनमेंट वेरिएबल्स में अपना बेस यूआरएल और कुली सेट करें।

आधिकारिक OpenAI SDK इंस्टॉल करना

प्रमाणीकरण को स्वचालित रूप से हैंडल करने के लिए आधिकारिक लाइब्रेरी का उपयोग करें। अपने मानक पैकेज मैनेजर के माध्यम से पैकेज इंस्टॉल करें। क्लाइंट उन एन्वायरनमेंट वेरिएबल्स को पढ़ेगा जिन्हें आपने पहले ही कॉन्फ़िगर किया था। यह दृष्टिकोण अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन स्टेप्स के बिना Python और Node.js दोनों इकोसिस्टम के लिए काम करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

अपना पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध बनाना

एक मानक chat.completions टेक्स्ट आउटपुट प्राप्त करने का अनुरोध करें। मॉडल कानूनी वयस्क विषयों के लिए कंटेंट अस्वीकृतियों के बिना उत्तर देता है। इनपुट लागत $0.15 प्रति 1M टोकन है, जबकि आउटपुट लागत $0.50 प्रति 1M टोकन है। त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ आपकी क्रेडिट पर चार्ज नहीं करतीं। आप एक सरल प्रॉम्प्ट के साथ कनेक्टिविटी का परीक्षण कर सकते हैं।

Copycurl https://api.grokuncensoredversion.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the current server latency metrics."}]
  }'

रियल-टाइम आउटपुट के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करना

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. आप टोकन आने पर सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) प्राप्त करते हैं। यह ऐसे चैट इंटरफेस बनाने के लिए महत्वपूर्ण है जो प्रतिक्रियाशील लगें। अंतिम चंक में बिलिंग सत्यापन के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल होता है। स्ट्रीमिंग मानक OpenAI प्रोटोकॉल की तरह ही काम करती 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)

JSON मोड और फ़ंक्शन कॉलिंग कॉन्फ़िगर करना

JSON मोड का उपयोग करके अपने आउटपुट को भरोसेमंद रूप से संरचित करें। सेट करें response_format को {"type": "json_object"}. आप फंक्शन कॉलिंग के लिए टूल्स भी परिभाषित कर सकते हैं। पैरामीटर जैसे उपयोग करें temperature और top_p यादृच्छिकता को नियंत्रित करने के लिए। मॉडल इन मानक सुविधाओं का समर्थन करता है बिना अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन के।

रेट्स और लिमिट्स हैंडल करें (300 RPM)

कठोर सीमाओं के सापेक्ष अपने उपयोग की निगरानी करें। आपको प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समवर्ती अनुरोध मिलते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम रहनी चाहिए। यदि आप रेट को पार करते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। प्रमाणीकरण विफलताएं 401 लौटाती हैं, और अपर्याप्त क्रेडिट 402 लौटाता है। आपकी कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन का समर्थन करती है, जिसमें अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है।