Models api quickstart guide

बेस URL और प्रमाणीकरण

API एंडपॉइंट है https://api.modelsapi.cc/v1. सभी अनुरोधों में एक मान्य API कुंजी पास करना आवश्यक है, Authorization हेडर। आप डैशबोर्ड पर 'Get API key' पर क्लिक करके इस कुंजी को जनरेट करते हैं। यह Google या ईमेल से साइनअप करने के तुरंत बाद दिखाई देता है। इस प्रक्रिया के लिए फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। कुंजी आपके खाता बैलेंस और उपयोग सीमाओं से जुड़ी है।

अपनी पहली चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजना

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions मॉडल ID के साथ uncensored. अनुरोध बॉडी में एक शामिल होना चाहिए। messages एरे जिसमें आपकी प्रॉम्प्ट होती है। एपीआई एक टेक्स्ट प्रतिक्रिया सीधे लौटाता है। त्रुटियाँ आपके प्रीपेड क्रेडिट का उपभोग नहीं करती हैं। आप एक सरल अभिवादन भेजकर एंडपॉइंट के काम करने की पुष्टि कर सकते हैं।

Copycurl https://api.modelsapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List five python libraries for data visualization"}]
  }'

Python SDK एकीकरण

API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। अपने एंडपॉइंट के लिए बेस URL सेट करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें। यह दृष्टिकोण मौजूदा कोडबेस के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। आप क्लाइंट को इनिशियलाइज़ कर सकते हैं और चैट पूर्णता विधि को कॉल कर सकते हैं। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में जनरेटेड टेक्स्ट और टोकन उपयोग आँकड़े शामिल होते हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node SDK एकीकरण

Node.js SDK उसी कॉन्फ़िगरेशन पैटर्न का पालन करता है। OpenAI पैकेज आयात करें और बेस URL कॉन्फ़िगर करें। कॉन्फ़िगरेशन ऑब्जेक्ट में अपनी API कुंजी पास करें। यह सेटअप आपको टेक्स्ट जनरेट करने के लिए परिचित विधियों का उपयोग करने की अनुमति देता है। लाइब्रेरी HTTP अनुरोधों को स्वचालित रूप से संभालती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

सर्वर-सेंट इवेंट्स के साथ स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API जनरेट होते ही डेटा के कई chunks भेजता है। प्रत्येक chunk में एक आंशिक प्रतिक्रिया होती है। अंतिम chunk में कुल टोकन उपयोग शामिल होता है। यह विधि लंबे आउटपुट के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करती है। यह रियल-टाइम अनुप्रयोगों के लिए आदर्श 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)

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन का समर्थन करती है। आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन आउटपुट कर सकते हैं। त्रुटियां अमान्य कुंजियों के लिए 401 स्टेटस और अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 लौटाती हैं। रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरोधों के बाद 429 लौटाती हैं। 429 त्रुटि अस्थायी है। आपका प्रीपेड क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। त्रुटियां आपके बैलेंस पर चार्ज नहीं करतीं। अपने एप्लिकेशन लॉजिक में विफलताओं को सहजता से हैंडल करने के लिए इन कोड का उपयोग करें।