LLM No Login: API क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण

प्रत्येक अनुरोध के लिए एक मान्य API कुंजी की आवश्यकता होती है। आपकी कुंजी तुरंत आपकी कुंजी जनरेशन पेज पर केवल एक ईमेल पता और पासवर्ड से साइन अप करने के बाद उपलब्ध हो जाती है। शुरू करने के लिए फ़ोन सत्यापन, क्रेडिट कार्ड या कॉर्पोरेट पहचान की आवश्यकता नहीं है। ट्रायल टियर के लिए कोई भुगतान विधि की आवश्यकता नहीं है, हालांकि प्रारंभिक ट्रायल अनुमति से परे निरंतर उपयोग के लिए प्रीपेड क्रेडिट की आवश्यकता होती है।

कुंजी को Authorization हेडर में Bearer स्कीम का उपयोग करके शामिल करें। अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें; आप अपने डैशबोर्ड से किसी भी समय इसे पुनर्जनित कर सकते हैं, जिससे पिछली कुंजी तुरंत अमान्य हो जाती है। यदि आपको 401 त्रुटि दिखाई देती है, तो सत्यापित करें कि कुंजी सक्रिय है और सही ढंग से फॉर्मेट की गई है।

चैट पूर्णता एंडपॉइंट

मुख्य कार्यक्षमता मानक चैट-संपादन एंडपॉइंट पर स्थित है। यह API टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है, जो सरल प्रॉम्प्ट और कई चरणों वाले संरचित संवाद दोनों का समर्थन करता है। यह आधिकारिक OpenAI SDKs और किसी भी क्लाइंट के साथ संगत है जो OpenAI API विनिर्देश का समर्थन करता है।

अपना पहला अनुरोध करने के लिए, अपने क्लाइंट को हमारे आधार URL https://api.llmnologin.com/v1 की ओर निर्देशित करें। अपने अनुरोध बॉडी में मॉडल ID uncensored निर्दिष्ट करें। यह मॉडल एक ओपन-वेट मॉडल है जिसे कानूनी वयस्कों के उपयोग के लिए बिना सेंसर उत्तर देने के लिए ट्यून्ड किया गया है, जो रचनात्मक लेखन, कोडिंग या शोध के लिए आदर्श है जहाँ मानक फ़िल्टर बाधा डाल सकते हैं।

बेस यूआरएल: https://api.llmnologin.com/v1

एंडपॉइंट: POST /v1/chat/completions

यहाँ एक सरल प्रॉम्प्ट भेजने के लिए cURL का उपयोग करके एक मूल उदाहरण दिया गया है:

Copycurl https://api.llmnologin.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 Python SDK न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन के साथ बिना अतिरिक्त सेटअप के काम करता है। आपको केवल आधार URL को हमारे सेवा की ओर बदलने और अपनी API कुंजी प्रदान करने की आवश्यकता है। इस दृष्टिकोण से आपको परिचित लाइब्रेरीज़ और टूल्स का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है, जबकि मानक वाणिज्यिक प्रदाताओं की सीमाओं के बिना एक बिना सेंसर मॉडल तक पहुँच प्राप्त होती है।

अपनी कुंजी और कस्टम बेस URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। फिर chat.completions.create विधि को uncensored मॉडल ID के साथ कॉल करें। यह सेटअप स्क्रिप्ट्स, बॉट्स या बैकएंड सेवाओं में LLM क्षमताओं को एकीकृत करने के लिए आदर्श है जहां आपको विश्वसनीय, बिना फ़िल्टर की गई टेक्स्ट जनरेशन की आवश्यकता होती है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

JavaScript और TypeScript डेवलपर्स हमारी API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक openai npm पैकेज का उपयोग कर सकते हैं। Python की तरह, आपको क्लाइंट को हमारे बेस URL और प्रमाणीकरण हेडर का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करना होगा। यह सुनिश्चित करता है कि आपकी Node.js एप्लिकेशन कोड जनरेशन से लेकर कंटेंट एनालिसिस तक विभिन्न कार्यों के लिए हमारे बिना सेंसर मॉडल के साथ सहजता से एकीकृत हो सकती हैं।

एक नया OpenAI क्लाइंट इंस्टेंस बनाएं, apiKey और baseURL सेट करें, और फिर चैट कम्प्लीशन एंडपॉइंट को इन्वोक करें। यह विधि सर्वर-साइड रेंडरिंग, API एंडपॉइंट्स या स्वचालित वर्कफ़्लो के लिए कुशल है जहां कम लेटेंसी और उच्च थ्रूपुट की आवश्यकता होती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ऐप्लिकेशन के लिए जो रियल-टाइम फीडबैक से लाभ उठाते हैं, जैसे कि चैट इंटरफेस या लाइव कोडिंग सहायक, अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API एक सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) स्ट्रीम लौटाता है, जिससे आप टोकन को जनरेट होने के रूप में प्रोसेस कर सकते हैं, पूरे प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करने के बजाय।

इससे अनुभव की गई लेटेंसी में महत्वपूर्ण कमी आती है। SDK SSE स्ट्रीम के पार्सिंग को स्वचालित रूप से संभालते हैं, प्रत्येक टोकन के लिए एक एसिंक इटररेटर या कॉलबैक प्रकट करते हैं। यह लंबी सामग्री जनरेशन के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहां उपयोगकर्ता प्रगति को होते हुए देखना पसंद 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)

सीमाएं, त्रुटियां और कॉन्टेक्स्ट

हमारी सेवा 100,000-टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करती है, जो प्रॉम्प्ट और आउटपुट टोकन दोनों को समाहित करती है। यह एकल अनुरोध में विस्तृत संवाद इतिहास या बड़े दस्तावेज़ प्रोसेसिंग की अनुमति देती है। 8 MB के अनुरोध बॉडी लिमिट और प्रति API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध के रेट लिमिट का ध्यान रखें।

सामान्य त्रुटि कोड्स में अमान्य कुंजियों के लिए 401, अपर्याप्त प्रीपेड क्रेडिट के लिए 402, और रेट लिमिट पार होने के लिए 429 शामिल हैं। यदि आपको 402 त्रुटि का सामना करना पड़ता है, तो उपयोग जारी रखने के लिए क्रिप्टो (USDT या USDC) के माध्यम से अपने खाते को टॉप-अप करें। भुगतान क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, इसलिए आप अपनी गति से इसका उपयोग कर सकते हैं। ध्यान दें कि हालांकि मॉडल बिना सेंसर है, किशोरों के साथ यौन सामग्री वाले अनुरोध हमेशा अस्वीकार कर दिए जाते हैं।