GPT sem filtro API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने क्लाइंट को निर्देशित करें https://api.gptsemfiltro.com/v1 और अपनी कुंजी हेडर में भेजें Authorization हेडर। यह बेस यूआरएल आधिकारिक OpenAI SDKs और किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ काम करता है। प्रति खाता आपको एक सक्रिय कुंजी मिलती है, जिसे आप यदि आवश्यक हो तो प्रतिस्थापित कर सकते हैं। त्रुटियां और अस्वीकृतियां आपके बैलेंस को खर्च नहीं करतीं, इसलिए आप स्वतंत्र रूप से परीक्षण कर सकते हैं। भेजने के लिए मॉडल ID है uncensored, एक ओपन-वेइट मॉडल है जो अनरिस्ट्रिक्टेड जवाबों के लिए ट्यून्ड है।

Copycurl https://api.gptsemfiltro.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the steps to compile a C program"}]
  }'

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

संदेश भेजें POST /v1/chat/completions और टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं प्राप्त करें। यह एंडपॉइंट temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty, और frequency_penalty. मॉडल 100,000 टोकन की संदर्भ विंडो संभालता है, प्रॉम्प्ट और पूर्णता को मिलाकर। अधिकतम आउटपुट प्रति अनुरोध 16,000 टोकन है, या 2,048 यदि आप max_tokens. आप JSON मोड सक्षम कर सकते हैं response_format सेट json_object संरचित डेटा के लिए। फ़ंक्शन कॉलिंग टूल्स पैरामीटर के माध्यम से भी समर्थित है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

सर्वर-सेंट इवेंट्स के साथ स्ट्रीमिंग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध में। API रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए सर्वर-सेंटेड इवेंट्स (SSE) लौटाता है। अंतिम चंक में अनुरोध के लिए पूर्ण टोकन उपयोग आंकड़े शामिल होते हैं। यह विधि लंबे उत्तरों के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करती है, जो विस्तृत कथाओं या कोड जनरेट करते समय उपयोगी है। यदि क्लाइंट डिस्कनेक्ट हो जाता है तो आप स्ट्रीम को जल्दी रोक सकते हैं। मॉडल मानक फिल्टर के आधार पर सामग्री को अस्वीकार नहीं करता है, इसलिए एज केस के लिए भी स्थिर आउटपुट की उम्मीद 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)

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

का उपयोग करें tools फ़ंक्शन्स को परिभाषित करने के लिए पैरामीटर जिन्हें मॉडल कॉल कर सकता है। इससे संरचित इंटरैक्शन संभव होता है जहाँ मॉडल आपके बैकएंड लॉजिक के लिए तर्क आउटपुट करता है। आप JSON आउटपुट को फोर्स भी कर सकते हैं, response_format कठोर पार्सिंग के लिए। दोनों सुविधाएं अतिरिक्त लागत के बिना अनसेंसर्ड मॉडल के साथ काम करती हैं। अपनी टूल स्कीमा को अनुरोध बॉडी में परिभाषित करें, और मॉडल उचित होने पर फ़ंक्शन कॉल के साथ प्रतिक्रिया देगा। यह एजेंट्स बनाने या सटीक डेटा एक्सट्रैक्शन की आवश्यकता वाले वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए आदर्श है।

रेट लिमिट्स और कोटा

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरक्ष और 8 समवर्ती अनुरक्ष तक सीमित है। अधिकतम अनुरक्ष बॉडी आकार 8 MB है। यदि आप इन सीमाओं से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 स्थिति कोड मिलता है। प्रमाणीकरण विफलताएं 401 लौटाती हैं, और अपर्याप्त क्रेडिट 402 लौटाता है। आपका पूर्वभुगतान क्रेडिट वास्तविक टोकन उपयोग द्वारा चार्ज होता है, और त्रुटियां मुफ्त होती हैं। 100,000 टोकन की संदर्भ विंडो तत्काल ट्रंकेशन के बिना विस्तृत संवाद इतिहास की अनुमति देती है। अपने बजट का प्रभावी प्रबंधन करने के लिए डैशबोर्ड के माध्यम से अपने उपयोग की निगरानी करें।

मूल्य निर्धारण और टॉप-अप

इनपुट टोकन $0.15 प्रति 1M की कीमत पर हैं, और आउटपुट टोकन $0.50 प्रति 1M की कीमत पर हैं। आप USDT (TRC20) या USDC (Base) के साथ $20 से $500 की पूर्ण राशियों में टॉप-अप कर सकते हैं। बोनस क्रेडिट लागू होता है: $50 से +5%, $100 से +10%, और $200 से +15%। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है, और आप जब भी आवश्यक हो फंड जोड़ सकते हैं। नए खातों के लिए $0.50 का ट्रायल क्रेडिट उपलब्ध है। कोई सदस्यता या मासिक शुल्क आवश्यक नहीं है, जो इसे डेवलपर्स के लिए एक पारदर्शी विकल्प बनाता है।

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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