OpenAI-संगत API त्वरित प्रारंभ

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने क्लाइंट को हमारे openai compatible endpointसेट करें base_url वेरिएबल https://api.openaipriceapi.com/v1 और कुंजी को प्रमाणीकरण हेडर में प्रदान करें। आपको एक खाते के लिए एक सक्रिय कुंजी मिलती है और साइनअप के दौरान फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं होती है। बेस URL आधिकारिक SDKs के साथ काम करता है, इसलिए आपको अन्य प्रदाताओं से स्विच करने के लिए केवल URL और कुंजी बदलनी होती है। हमारा openai price api मान्य टोकन के लिए चार्ज करता है, त्रुटियों का कोई शुल्क नहीं है, और क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें क्योंकि यह सभी अनुरोधों के लिए एकमात्र प्रमाणीकरण है।

पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध

चैट कंप्लीशन्स एंडपॉइंट पर एक मानक POST रिक्वेस्ट भेजें। मॉडल पहचानकर्ता को "uncensored" के रूप में पास करें और अपने सिस्टम और यूजर प्रॉम्प्ट शामिल करें। API चयनित फॉर्मेट में टेक्स्ट प्रतिक्रिया लौटाता है, आमतौर पर JSON या प्लेन टेक्स्ट। आप रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए तापमान और top_p जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं। रिक्वेस्ट बॉडी को 8 MB से कम रखें ताकि प्रसंस्करण सुचारू रहे। कनेक्टिविटी सत्यापित करने और अपनी पहली प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए नीचे दी गई curl कमांड का उपयोग करें।

Python SDK एकीकरण

हमारी सेवा के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट को अपनी बेस URL और API कुंजी के साथ कॉन्फ़िगर करें। SDK टोकनाइजेशन और HTTP अनुरोधों को स्वचालित रूप से संभालता है। आप एकल संवाद संदर्भ में कई संदेश भेज सकते हैं। मॉडल लंबे दस्तावेजों के लिए 100,000 टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। स्ट्रीमिंग भी Python क्लाइंट के माध्यम से उपलब्ध है। क्लाइंट को इनिशियलाइज करने और संदेश भेजने के लिए नीचे दिया गया कोड स्निपेट उपयोग करें।

Node SDK उपयोग

मानक npm पैकेज का उपयोग करके Node.js के साथ एकीकरण करें। वातावरण चर सेट करें या उन्हें सीधे क्लाइंट कंस्ट्रक्टर में पास करें। Node SDK स्थिरता के लिए Python इंटरफ़ेस को दर्शाता है। आप त्रुटियों को सहजता से संभाल सकते हैं और प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट को पार्स कर सकते हैं। फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड आउट-ऑफ-द-बॉक्स समर्थित हैं। यह दृष्टिकोण विश्वसनीय टेक्स्ट जनरेशन की आवश्यकता वाली सर्वर-साइड एप्लिकेशन के लिए अच्छा काम करता है। निम्नलिखित स्निपेट आपके Node वातावरण के लिए बुनियादी सेटअप दिखाता है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस हैंडल करना

स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि टोकन जनरेट होते ही प्राप्त हो सकें। यह लंबे जवाबों के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता को कम करता है। अंतिम चंक में सटीक बिलिंग के लिए कुल टोकन उपयोग होता है। आप स्ट्रीम को पार्स करके UI को रियल-टाइम पर अपडेट कर सकते हैं। इस प्रोटोकॉल के लिए API सर्वर-सेंट इवेंट्स का उपयोग करता है। यह चैट इंटरफ़ेस और लाइव डेमो के लिए आदर्श विधि है। टोकन को कुशलता से प्रोसेस करने वाले एक स्ट्रीमिंग क्लाइंट को लागू करने के लिए नीचे दिए गए उदाहरण का उपयोग करें।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

अपने अनुरोध सीमाओं की निगरानी करें ताकि बाधाएं न हों। API प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोध की अनुमति देता है। 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है, जबकि 402 का अर्थ है कि क्रेडिट खत्म है। 429 प्रतिक्रिया दर सीमा निर्धारण को संकेत देती है; प्रतीक्षा करें और पुनः प्रयास करें। संदर्भ विंडो इनपुट और आउटपुट के संयुक्त रूप से 100,000 टोकन है। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है जब तक कि आप कम सीमा न सेट करें। त्रुटियां और अस्वीकृतियां मुफ्त हैं, इसलिए आप केवल सफल टोकनों के लिए भुगतान करते हैं। यह पारदर्शी बिलिंग मॉडल सुनिश्चित करता है कि आप ठीक से जानते हैं कि आप क्या खर्च कर रहे हैं।

cURL

Copycurl https://api.openaipriceapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to UTC for log parsing"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openaipriceapi.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openaipriceapi.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

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)