अनसेंसर्ड मॉडल को इंटीग्रेट करें

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने क्लाइंट को प्रदान किए गए बेस URL का उपयोग करके हमारे समर्पित गेटवे से कनेक्ट करें। सभी अनुरोधों में एक मान्य API कुंई की आवश्यकता होती है जो Authorization हेडर। यह सेटअप किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल SDK के साथ काम करता है बिना आपके कोर लॉजिक में संशोधन के।

Get API key पेज पर Google या ईमेल के माध्यम से कुली साइन अप करें। कुली तुरंत दिखाई देती है, जिससे आपको फोन सत्यापन के बिना टेस्टिंग शुरू करने की सुविधा मिलती है। अपने क्रेडेंशियल को सुरक्षित रखें, क्योंकि वे आपके प्रीपेड क्रेडिट तक पहुंच प्रदान करते हैं।

अपना पहला अनुरोध बनाना

टेक्स्ट जनरेट करने के लिए एक मानक चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजें। मॉडल पहचानकर्ता का उपयोग करें uncensored असीमित प्रतिक्रियाओं के लिए ट्यून्ड हमारे ओपन-वेट मॉडल तक पहुंचने के लिए।

Copycurl https://api.openrouterpricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the hourly rate for each model tier."}]
  }'

सुनिश्चित करें कि आपका पेलोड model field and your messages array. API जनरेटेड कंटेंट के साथ JSON लौटाता है, जो आपके एप्लिकेशन लॉजिक के लिए तैयार है।

Python SDK एकीकरण

हमारे API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट को हमारे बेस URL पर पॉइंट करें और अपनी API कुंजी इंजेक्ट करें। इस दृष्टिकोण से आपका कोड साफ़ रहता है और मानक लाइब्रेरी के लिए मौजूदा समुदाय समर्थन का लाभ मिलता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

अपने कुंजी और कस्टम बेस URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट को कॉल करें जैसे कि आप अन्य मॉडल के लिए करते हैं, लेकिन uncensored मॉडल ID।

Node SDK एकीकरण

Node OpenAI SDK का उपयोग करके अपने JavaScript या TypeScript प्रोजेक्ट्स में सीधे एकीकृत करें। बेस यूआरएल और API कुंजी को एक बार कॉन्फ़िगर करें, फिर चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट को कॉल करें। यह दृष्टिकोण आपके कोड को साफ़ रखता है और ऑथेंटिकेशन को स्वचालित रूप से हैंडल करता है। यह सर्वर-साइड रेंडरिंग या बैकएंड सेवाओं के लिए आदर्श है। baseURL और apiKey अनुरोधों को सही ढंग से रूट करने के लिए विशेषताएँ। यह विधि आधुनिक वेब एप्लिकेशन में टाइप सुरक्षा और आसान त्रुटि हैंडलिंग सुनिश्चित करती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

अपने क्रेडेंशियल्स के साथ SDK इंस्टेंस कॉन्फ़िगर करें। मानक async/await पैटर्न का उपयोग करके संदेश भेजें और प्रतिक्रियाएं प्राप्त करें, जो आपके मौजूदा Node.js आर्किटेक्चर में सहज रूप से फिट बैठते हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream अपने अनुरोध में true पर सेट करें। यह एक सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) स्ट्रीम लौटाता है, जिससे आप टोकन को जनरेट होते हुए प्रदर्शित कर सकते हैं। यह अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुपस्थित विलंबता को कम करता है और इंटरैक्टिविटी में सुधार करता 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)

SSE चंक को पार्स करें ताकि आपका UI रियल-टाइम अपडेट हो सके। अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग शामिल होता है, जिसे आपके प्रीपेड क्रेडिट के खिलाफ बिल किया जाता है। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियों के लिए चार्ज नहीं लगाए जाते।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

दर सीमाओं की निगरानी करें और त्रुटियों को सहजता से संभालें। प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समवर्ती अनुरोध की अनुमति है। यदि आप इनसे अधिक करते हैं, तो आपको 429 स्टेटस कोड मिलता है। एक 401 त्रुटि अमान्य कुंजी को इंगित करती है, जबकि एक 402 त्रुटि का अर्थ है कि आपको अपने क्रेडिट को टॉप अप करने की आवश्यकता है।

मॉडल इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए 100,000 टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन तक सीमित है, जब तक कि अन्यथा निर्दिष्ट न किया गया हो। ट्रंकेशन या त्रुटियों से बचने के लिए अपने अनुरूल इन सीमाओं के भीतर रखें।