API सोर्स दस्तावेज़ीकरण: चैट कंप्लीशन्स और मॉडल्स

प्रमाणीकरण और बेस URL कॉन्फ़िगरेशन

आपके अनुरोधों का API स्रोत https://api.apisource.cc/v1. आपको एक Authorization हेडर अपने Bearer टोकन के साथ। यह सेटअप आधिकारिक OpenAI SDKs और किसी भी संगत क्लाइंट के साथ काम करता है बस बेस यूआरएल बदलकर और अपनी कुंजी प्रदान करके। आपको प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी मिलती है, जो Google या ईमेल के माध्यम से साइनअप के तुरंत बाद दिखाई देती है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट पैरामीटर्स

का उपयोग करके मॉडल में पाठ भेजें POST /v1/chat/completions. हम एक अनसेंसर्ड लार्ज लैंगुएज मॉडल सर्व करते हैं जिसकी ID uncensored. आप पैरामीटर जैसे जनरेशन व्यवस्था को नियंत्रित कर सकते हैं temperature, top_p, और stop. मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृति के बिना उत्तर देता है, जिससे यह रोलप्ले या असीमित सामग्री जनरेशन के लिए आदर्श बनता है।

Copycurl https://api.apisource.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Get the current USD price per token for the model"}]
  }'

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और टोकन उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। हम Server-Sent Events (SSE) लौटाते हैं जहाँ अंतिम चंक में वास्तविक टोकन उपयोग सांख्यिकी होती है। यह दृष्टिकोण आपके एप्लिकेशन को रियल-टाइम में प्रतिक्रियाएँ प्रदर्शित करने और खपत को सटीक रूप से ट्रैक करने की अनुमति देता है। आप सख्त JSON आउटपुट का भी उपयोग कर सकते हैं response_format पैरामीटर।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

फंक्शन्स को परिभाषित करके टूल्स को सीधे अपने AI वर्कफ्लो में इंटीग्रेट करें tools array. मॉडल tool_choice निष्पादन पर सटीक नियंत्रण के लिए। जब आपको संरचित डेटा की आवश्यकता हो, तो सेट करें response_format को {"type": "json_object"} आउटपुट वैध JSON हो सुनिश्चित करने के लिए। यह क्षमता असंयमित मॉडल के साथ डेटा निकालने के लिए स्थिरता बनाए रखते हुए सहज रूप से काम करती है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

रेट लिमिट्स और एरर हैंडलिंग

हम प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा लागू करते हैं और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोधों की अनुमति देते हैं। यदि आप इन सीमाओं से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलेगी। अन्य सामान्य त्रुटियों में अमान्य API कुंजी के लिए 401 और जब आपका पूर्व-भुगतान क्रेडिट समाप्त हो जाता है तो 402 शामिल है। अनुरोध समाप्त नहीं होते हैं, और आप TRC20 पर USDT या Base पर USDC का उपयोग करके तुरंत शीर्ष अप कर सकते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

मॉडल स्पेसिफिकेशन और कॉन्टेक्स्ट विंडो

मॉडल संयुक्त प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन के लिए 100,000 टोकन के कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, या 2,048 यदि आप निर्दिष्ट नहीं करते हैं max_tokens. यह आर्किटेक्चर मॉडल रूटिंग की जटिलता को समाप्त करता है जबकि आपकी API स्रोत आवश्यकताओं के लिए एक एकल, विश्वसनीय अनसेंसर्ड विकल्प प्रदान करता है। आप केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए भुगतान करते हैं।

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)