API Documentation

बेस URL और प्रमाणीकरण

आपका API कुंजी आधार URL को हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है https://api.bestnsfwllmmodel.com/v1. इसे एक Bearer टोकन के रूप में शामिल करें Authorization हेडर। आप 'Get API key' पेज पर Google या ईमेल से साइनअप करके तुरंत एक कुंजी जनरेट कर सकते हैं। सिस्टम प्रति खाते एक सक्रिय कुंजी जारी करता है, इसलिए सभी इंटीग्रेशन के लिए उस एक क्रेडेंशियल का उपयोग करें।

पहला अनुरोध

एंडपॉइंट परीक्षण करने के लिए एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। मॉडल id है uncensored. यह कानूनी वयक्त विषयों के लिए रिफ्यूजल के बिना टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है।

• सुनिश्चित करें कि आपका पेलोड स्टैंडर्ड OpenAI स्कीमा से मेल खाता है।
• मॉडल का नाम बिल्कुल वैसे ही उपयोग करें जैसा निर्दिष्ट है।

निम्नलिखित cURL कमांड एक न्यूनतम अनुरोध को प्रदर्शित करता है:

Copycurl https://api.bestnsfwllmmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 models for roleplay."}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करके एकीकरण करें। अपने कुंजी और बेस URL के साथ क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें। यह दृष्टिकोण सिंक्रोनस कॉल और सरल स्क्रिप्ट्स के लिए काम करता है।

• लाइब्रेरी को pip के माध्यम से इंस्टॉल करें।
• बेस URL को हमारे API एंडपॉइंट पर सेट करें।

क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करने के लिए Python कोड:

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.bestnsfwllmmodel.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 एकीकरण

JavaScript या TypeScript प्रोजेक्ट्स के लिए आधिकारिक OpenAI Node SDK का उपयोग करें। सेट apiKey और baseURL विशेषताएँ। इससे आपको अपने Node वातावरण में परिचित async/await पैटर्न का उपयोग करने की अनुमति मिलती है।

• npm के माध्यम से पैकेज इंस्टॉल करें।
• क्लाइंट इनिशियलाइज करें।

निम्नलिखित Node.js स्निपेट सेटअप दिखाता है:

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.bestnsfwllmmodel.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। API चंक को जनरेट होते ही लौटाता है। यह लंबे आउटपुट के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करता है। टोकन उपयोग अंतिम चंक में रिपोर्ट किया जाता है।

• क्लाइंट-साइड पर SSE इवेंट्स प्रक्रिया करें।
• आंशिक टेक्स्ट अपडेट हैंडल करें।

अपने अनुप्रयोग के लिए इस स्ट्रीमिंग उदाहरण का उपयोग करें:

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, त्रुटियां, और संदर्भ

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन का समर्थन करती है। आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन आउटपुट कर सकते हैं। त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401, अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 और रेट लिमिट्स के लिए 429 शामिल हैं। रेट लिमिट प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध है।

• अपने डैशबोर्ड में उपयोग की निगरानी करें।
• HTTP त्रुटि कोडों का उचित प्रयोग करें।