क्विकस्टार्ट: कुछ ही मिनटों में अनसेंसर्ड API इंटीग्रेट करें

अपनी पसंदीदा SDK इंस्टॉल करें

अपनी पसंदीदा भाषा के लिए क्लाइंट लाइब्रेरी इंस्टॉल करें। आधिकारिक पैकेज प्रमाणीकरण और अनुरूप प्रारूपण स्वचालित रूप से संभालते हैं। इस दृष्टिकोण से HTTP हेडर को मैन्युअल रूप से प्रबंधित करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

Python डेवलपर्स के लिए, स्टैंडर्ड लाइब्रेरी सबसे आम विकल्प है। Node.js उपयोगकर्ताओं को समर्पित मॉड्यूल इंस्टॉल करना चाहिए। दोनों समान अंडरलाइंग प्रोटोकॉल का समर्थन करते हैं।

Python: pip install openai
Node.js: npm install openai

सुनिश्चित करें कि आपके एन्वायरिमेंट में एक कम्पैटिबल वर्शन इंस्टॉल हो। SDK हल्के हैं और बेसिक टेक्स्ट जनरेशन टास्क के लिए अतिरिक्त डिपेंडेंसीज़ की आवश्यकता नहीं होती।

अपना बेस URL और कुंजी

SDK को हमारी समर्पित इंफ्रास्ट्रक्चर पर इंगित करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। अनुरोधों को सही सर्वर तक पहुंचाने के लिए डिफ़ॉल्ट बेस URL को हमारे विशिष्ट एंडपॉइंट से बदलें।

आपका API कुल खाता निर्माण के तुरंत बाद उत्पन्न होता है। इसे अपने पर्यावरण चरों में सुरक्षित रूप से संग्रहीत करें। यह कुल चैट पूर्णता एंडपॉइंट के लिए सभी बाद के अनुरोधों को प्रमाणीकृत करता है।

बेस URL HTTPS://api.cheapestllmmodels.com/v1 है। OpenAI-संगत प्रोटोकॉल के साथ संगतता सुनिश्चित करने के लिए इस सटीक स्ट्रिंग का उपयोग करें। यदि आपकी SDK उन्हें आवश्यकता नहीं है, तो ट्रेलिंग स्लैश न जोड़ें।

अपना पहला अनुरूप भेजें

कनेक्टिविटी की जांच करने के लिए एक सरल पूरक निष्पादित करें।

जनरेटेड टेक्स्ट के लिए प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट जांचें। यदि अनुरोध सफल होता है, तो आपने API से सफलतापूर्वक कनेक्ट कर लिया है। यह पुष्टि करता है कि आपकी प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल सही हैं।

त्रुटियाँ आमतौर पर अमान्य कुंजियों या अपर्याप्त क्रेडिट को दर्शाती हैं। समस्याओं का निदान करने के लिए स्टेटस कोड की समीक्षा करें। अधिकांश त्रुटियाँ आपके खाता बैलेंस या कुंजी वैधता की जांच करके हल हो जाती हैं।

cURL

curl https://api.cheapestllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the core features of the API documentation."}]
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cheapestllmmodels.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.js

import OpenAI from "openai";

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

stream = 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)

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