मिनटों में Uncensored Qwen API को इंटीग्रेट करें

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने क्लाइंट को इस पर इंगित करके अनुरोध भेजना शुरू करें https://api.qwenapiprice.com/v1 औह अपनी कुंजी को Authorization हेडर।

क्लिक करके तुरंत कुंजी प्राप्त करें API कुंजी प्राप्त करें on हमारी साइट पर; आप Google से साइन इन कर सकते हैं या फ़ोन नंबर दिए बिना एक सरल ईमेल और पासवर्ड का उपयोग कर सकते हैं।

प्रत्येक खाता एक समय में केवल एक सक्रिय कुंजी का समर्थन करता है, इसलिए एक नई कुंजी जनरेट करने से सुरक्षा के लिए पिछली कुंजी तुरंत अमान्य हो जाती है।

हमारी सेवा सख्ती से OpenAI-कम्पैटिबल है, जिसका अर्थ है कि आपको अपने इंटिग्रेशन लॉजिक को फिर से लिखने की आवश्यकता नहीं है बस हमारे अनकेंसर मॉडल पर स्विच करने के लिए।

अपनी कुंजी सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपकी प्रीपेड क्रेडिट और उपयोग सीमाओं के लिए एकमात्र पहचानकर्ता है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

में पाठ भेजें POST /v1/chat/completions हमारे मॉडल से तत्काल, अनफिल्टर्ड प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए एंडपॉइंट।

यह एंडपॉइंट कॉम्प्लेक्स कॉन्फिगरेशंस या अतिरिक्त सेटअप स्टेप्स की आवश्यकता के बिना स्टैंडर्ड टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट इंटरैक्शन को हैंडल करता है।

आप अपने संवाद इतिहास को messages array, बिल्कुल वैसे ही जैसे आप किसी अन्य OpenAI-compatible service के साथ करते।

मॉडल हमारे अपने सर्वरों पर चलता है और प्रशिक्षण के लिए आपके प्रॉम्प्ट्स का उपयोग नहीं करता है, जिससे आपका डेटा निजी रहता है।

रचनात्मक लेखन से लेकर तकनीकी डिबगिंग तक सब कुछ के लिए इस एंडपॉइंट का उपयोग करें बिना कंटेंट फ़िल्टर्स के आपके अनुरोधों को ब्लॉक करने की चिंता किए।

मॉडल जानकारी एंडपॉइंट

को क्वेरी करें GET /v1/models अपने कनेक्शन और उपलब्ध मॉडल ID को सत्यापित करने के लिए एंडपॉइंट।

यह सरल अनुरोध पुष्टि करता है कि आपकी प्रमाणीकरण सही ढंग से काम कर रही है, इससे पहले कि आप भारी पेलोड भेजना शुरू करें।

आप मॉडल ID को इस प्रकार लिखा हुआ देखेंगे uncensored, जिसे आपको अपने बाद के चैट अनुरोधों में उपयोग करना होगा।

यह एंडपॉइंट मॉडल के बारे में मेटाडेटा लौटाता है, जिससे आपको सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि आपका क्लाइंट लाइब्रेरी सही ढंग से कॉन्फिगर है।

यह एक हल्का कॉल है जो न्यूनतन टोकन खपत करता है, जिससे यह इंटीग्रेशन टेस्ट के लिए उत्तम है।

स्ट्रीमिंग और टूल उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true कम अनुभव की गई विलंबता के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से टोकन प्राप्त करें।

स्ट्रीम का अंतिम चंक पूर्ण टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल करता है, जिससे आपको लागत को वास्तविक समय में सटीक रूप से ट्रैक करने की अनुमति मिलती है।

आप फंक्शन कॉलिंग भी उपयोग कर सकते हैं, प्रदान करके एक tools एरे और निर्दिष्ट करते हुए tool_choice मॉडल को यह तय करने के लिए कि फंक्शन कब निष्पादित करने हैं।

यह लचीलापन हमारी API को उन जटिल एजेंट्स को बनाने के लिए उपयुक्त बनाता है जिन्हें बाहरी सिस्टम या APIs के साथ इंटरैक्ट करने की आवश्यकता होती है।

स्ट्रीमिंग उन लंबे-फॉर्म कंटेंट जनरेशन के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहां उपयोगकर्ता आउटपुट को जनरेट होते हुए देखना पसंद करते हैं।

JSON मोड और पैरामीटर

सेट करके संरचित आउटपुट फ़ोर्स करें response_format को {"type": "json_object"} विश्वसनीय डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए।

आप पैरामीटर जैसे कि का उपयोग करके मॉडल के व्यवहार को ट्यून कर सकते हैं temperature, top_p, stop अनुक्रम, और seed पुनरुत्पादन के लिए।

समायोजित करें presence_penalty और frequency_penalty मॉडल के स्वयं को दोहराने या नए विषयों को पेश करने की आवृत्ति को नियंत्रित करने के लिए।

ये पैरामीटर आपको बिना कुछ भी रीट्रेन किए मॉडल के आउटपुट शैली और स्थिरता पर सूक्ष्म नियंत्रण देते हैं।

सुनिश्चित करने के लिए JSON मोड का उपयोग करें कि आपके डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन हर बार बिल्कुल सही प्रारूपित डेटा प्राप्त करें।

टोकन सीमाएँ और संदर्भ विंडो

मॉडल प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों को मिलाकर 100,000 टोकन के कुल कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है।

आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक जनरेट कर सकते हैं, या यदि आप निर्दिष्ट नहीं करते तो 2,048 टोकन पर डिफ़ॉल्ट होता है max_tokens.

अनुरोध प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 तक सीमित हैं, स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए 8 समानांतर अनुरोधों के साथ एक सह-कार्यता सीमा है।

अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है, जो अधिकांश बड़े-संदर्भ उपयोग मामलों के लिए पर्याप्त है नेटवर्क सीमाओं को पार किए बिना।

पेड क्रेडिट कभी एक्सपायर नहीं होता, इसलिए आप बड़े प्रोजेक्ट्स के लिए टोकन जमा कर सकते हैं बिना मासिक रिन्यूअल तारीखों की चिंता किए।

cURL

Copycurl https://api.qwenapiprice.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the current pricing tiers for the API"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)