LLM लीडरबोर्ड: बिना सेंसर LLM API क्विकस्टार्ट गाइड

बेस URL और प्रमाणीकरण

हमारा API OpenAI संगतता मानक का पालन करता है, जिसका अर्थ है कि आप न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन के साथ मौजूदा SDKs का उपयोग कर सकते हैं। बेस URL https://api.uncensoredllmleaderboard.com/v1 है। प्रमाणीकरण के लिए, अपने डैशबोर्ड से एक API कुंजी जनरेट करें और इसे Authorization हेडर में Bearer टोकन के रूप में पास करें। प्रत्येक खाते को एक कुंजी मिलती है, जिसे आप किसी भी समय एक्सेस रद्द करने के लिए पुनः जनरेट कर सकते हैं। कई LLM API प्रदाता विकल्पों के विपरीत, हमें प्रारंभिक ट्रायल के लिए क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है, और प्रॉम्प्ट प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं। याद रखें कि हमारा मॉडल, जिसे "बिना सेंसर" के रूप में पहचाना गया है, एक ओपन-वेट मॉडल है जिसे कानूनी वयस्क सामग्री के लिए बिना अस्वीकृति के उत्तर देने के लिए ट्यून किया गया है, जो GPT या क्लॉड से अलग है।

चैट पूर्णता एंडपॉइंट

मुख्य कार्यक्षमता POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट के माध्यम से text-in, text-out है। आप message array भेजते हैं और एक उत्पन्न प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं। यह एंडपॉइंट Server-Sent Events (SSE) के माध्यम से स्ट्रीमिंग और फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है। हमारे मॉडल में प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है। केवल स्कोर दिखाते हैं ऐसे एग्रीगेटेड लीडरबोर्ड्स के विपरीत, हम इस बिना सेंसर चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट के लिए तुरंत डेवलपर एक्सेस प्रदान करते हैं जिसकी कीमत स्पष्ट और पूर्व-निर्धारित है। यहाँ एम्बेडिंग, इमेज या ऑडियो क्षमताएँ नहीं हैं—केवल रॉ टेक्स्ट जनरेशन है। अपना पहला अनुरोध भेजने के लिए निम्नलिखित उदाहरण का उपयोग करें:

Copycurl https://api.uncensoredllmleaderboard.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK

Python डेवलपर्स के लिए, आधिकारिक OpenAI SDK बिना किसी समस्या के काम करता है। आपको base_url और api_key को हमारे इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर इशारा करने के लिए सेट करने की आवश्यकता है। यह दृष्टिकोण कस्टम HTTP क्लाइंट्स लिखने से बचाता है और client.chat.completions.create() जैसे परिचित विधियों का लाभ उठाता है। SDK JSON सीरियलाइज़ेशन और रीट्राई लॉजिक को स्वचालित रूप से संभालता है। सुनिश्चित करें कि आप openai पैकेज का एक हालिया संस्करण उपयोग कर रहे हैं। आपको जिस मॉडल ID को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है वह "uncensored" है। यहाँ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करने और अनुरोध करने का तरीका दिया गया है:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js डेवलपर्स आधिकारिक openai npm पैकेज का उपयोग कर सकते हैं। Python की तरह, आप हमारे बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ क्लाइंट कॉन्फ़िगर करते हैं। इससे आपको मौजूदा Node एप्लिकेशनों में बिना सेंसर मॉडल को इंटीग्रेट करने की अनुमति मिलती है बिना अनुरोध लॉजिक को फिर से लिखे। SDK सिंक्रोनस और असिंक्रोनस दोनों पैटर्न का समर्थन करता है। याद रखें कि हमारी सेवा एक LLM API प्रदाता है जो रॉ टोकन लागत पर केंद्रित है, न कि एंटरप्राइज़ SLAs पर। चैट पूर्णता एंडपॉइंट के साथ इंटरैक्ट करने के लिए इस पैटर्न का उपयोग करें:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

कम लेटेंसी और रियल-टाइम उपयोगकर्ता अनुभवों के लिए, stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का एक स्ट्रीम लौटाता है, जिससे आप टोकन को जनरेट होते ही प्रोसेस कर सकते हैं। यह चैट इंटरफ़ेस या ऐसे एप्लिकेशनों के लिए उपयोगी है जहाँ पूर्ण प्रतिक्रिया का इंतजार करना बहुत धीमा है। SDKs SSE चंक्स के पार्सिंग को स्वचालित रूप से संभालते हैं। ध्यान दें कि स्ट्रीमिंग मूल्य निर्धारण या सीमाओं को नहीं बदलती; आप अभी भी उपयोग किए गए कुल टोकन के लिए भुगतान करते हैं। यहाँ आपके कोड में स्ट्रीमिंग लागू करने का तरीका दिया गया 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)

रेट लिमिट और क्वाटा

हमारा API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 8 MB अनुरोध बॉडी आकार की सीमा लागू करता है। यदि आप रेट लिमिट से अधिक हो जाते हैं, तो API 429 स्टेटस कोड लौटाता है। प्रमाणीकरण विफलताओं से 401 त्रुटि होती है, जो आमतौर पर एक अमान्य या अनुपलब्ध कुंजी के कारण होती है। यदि आपका प्रीपेड क्रेडिट खत्म हो जाता है, तो आपको 402 त्रुटि मिलेगी। क्रेडिट क्रिप्टो (USDT या USDC) के माध्यम से भुगतान किए जाते हैं, $10 से शुरू, बड़े टॉप-अप के लिए बोनस के साथ। कुछ OpenAI API मूल्य निर्धारण मॉडल्स के विपरीत, हम एक सरल पे-एज़-यू-गो प्रीपेड क्रेडिट सिस्टम का उपयोग करते हैं जिसमें कोई मासिक शुल्क नहीं है। $0.50 का ट्रायल क्रेडिट 7 दिनों के लिए मान्य है और कार्ड की आवश्यकता नहीं है। कॉन्टेक्स्ट लंबाई 100k टोकन पर सीमित है, इसलिए सीमाओं को पार करने या उच्च लागत उत्पन्न करने से बचने के लिए अपने इनपुट आकार की निगरानी करें।