API Documentation और क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण और Base URL कॉन्फ़िगरेशन

पहला कदम अपने क्रेडेंशियल प्राप्त करना है। Get API key पेज पर Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करें ताकि आपको तुरंत टोकन मिल सके। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। इस टोकन का उपयोग हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करने के लिए करें।

अपना बेस URL HTTPS://api.lamaapikey.com/v1 पर सेट करें। यह सुनिश्चित करता है कि आपके कॉल हमारे समर्पित uncensored मॉडल की ओर रूट होते हैं। आपको अलग-अलग मॉडल के लिए प्रॉक्सी प्रबंधित करने या एंडपॉइंट्स बदलने की आवश्यकता नहीं है।

Copycurl https://api.lamaapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check the current latency for my key."}]
  }'

चैट कंप्लीशन्स एंडपॉइंट (POST /v1/chat/completions)

मानक चैट-कंप्लीशंस एंडपॉइंट का उपयोग करके टेक्स्ट संदेश भेजें। आपकी API कुंजी Authorization हेडर में जाती है। मॉडल पहचानकर्ता हमेशा "uncensored" होता है।

यह सेटअप किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ काम करता है। आप आधिकारिक SDKs या HTTP लाइब्रेरीज का सीधा उपयोग कर सकते हैं। API आपके प्रॉम्पट्स के आधार पर टेक्स रिस्पॉन्स लौटाता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

समर्थित पैरामीटर: तापमान, Top-P, और Tools

तापमान और top_p के साथ रचनात्मकता को नियंत्रित करें। तापमान का उपयोग यादृच्छिकता को समायोजित करने के लिए करें। उच्च मान अधिक विविध आउटपुट उत्पन्न करते हैं। निम्न मान जवाबों को अधिक निर्धारणात्मक बनाते हैं।

tools पैरामीटर के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग सक्षम करें। अपने फ़ंक्शन के लिए JSON स्कीमा परिभाषित करें। मॉडल संरचित टूल कॉल लौटाता है। आप response_format json_object के साथ JSON मोड को भी लागू कर सकते हैं। यह आपके एप्लिकेशन के लिए भविष्यवाणी योग्य पarsing सुनिश्चित करता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.lamaapikey.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 प्रतिक्रियाएं और उपयोग मेटाडेटा

stream पैरामीटर के साथ स्ट्रीमिंग सक्षम करें। आप जनरेट होते हुए चंक प्राप्त करते हैं। यह लंबी प्रतिक्रियाओं के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता को कम करता है।

अंतिम चंक में उपयोग मेटाडेटा शामिल है। इसमें बिलिंग के लिए टोकन गणना शामिल है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट खर्च नहीं करतीं। आप केवल सफल आउटपुट टोकनों 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)

JSON मोड और संरचित आउटपुट्स

response_format json_object के साथ संरचित डेटा फ़ोर्स करें। मॉडल केवल मान्य JSON लौटाता है। यह आपके कोड में पार्सिंग त्रुटियों को रोकता है।

संगत डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए इसका उपयोग करें। अपने प्रॉम्प्ट में अपनी स्कीमा स्पष्ट रूप से परिभाषित करें। मॉडल आपके संरचना का पालन करता है। यह फंक्शन कॉलिंग के साथ भी अच्छा काम करता है।

अधिकतम विविधता के लिए top_p को 1.0 सेट करें। सटीकता के लिए तापमान समायोजित करें। रचनात्मकता और संरचना के बीच संतुलन बनाएं।

सीमाएं, त्रुटियाँ, और संदर्भ विंडो

संदर्भ विंडो: 100,000 टोकन कुल. अधिकतम आउटपुट: 16,000 टोकन. यदि सेट नहीं किया गया है तो डिफ़ॉल्ट max_tokens 2,048 है। अनुरोध बॉडी सीमा 8 MB है।

रेट लिमिट: 300 अनुरोध प्रति मिनट। कंकरेंसी: 8 समानांतर अनुरोध। त्रुटियां: 401 का अर्थ है अमान्य कुंजी। 402 का अर्थ है क्रेडिट नहीं है। 429 का अर्थ है रेट लिमिट पार।

प्रति 1M इनपुट टोकन के लिए $0.15 भुगतान करें। प्रति 1M आउटपुट टोकन के लिए $0.50 भुगतान करें। केवल क्रिप्टो टॉप-अप।