Developer Documentation

बेस URL और प्रमाणीकरण सेटअप

API का जीवन है https://api.apillmcheap.com/v1. पास करते समय अपनी कुंजी को Authorization हेडर। हम प्रत्येक खाते के लिए एक कुंजी जारी करते हैं, जिसे इच्छानुसार बदला जा सकता है।

• बेस यूआरएल: https://api.apillmcheap.com/v1
• हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करें और तुरंत अपनी कुंजी प्राप्त करें। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है।

पहला अनुरोध

एक मानक chat-completions टेक्स्ट जनरेट करने का अनुरोध करें। मॉडल ID है uncensored.

यह एंडपॉइंट टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। हम एम्बेडिंग्स, इमेज, या ऑडियो जनरेशन को सपोर्ट नहीं करते हैं।

Copycurl https://api.apillmcheap.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 open source models for low latency inference"}]
  }'

अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। आप प्रति मिनट 300 अनुरोध तक भेज सकते हैं।

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक openai Python लाइब्रेरी। इसे हमारे बेस यूआरएल पर पॉइंट करें।

Copyfrom openai import OpenAI

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

सुनिश्चित करें कि आप model पैरामीटर को uncensored. यह आपको परिचित टूल्स का उपयोग करने की अनुमति देता है बिना अपने लॉजिक को फिर से लिखे।

Node.js SDK सेटअप

हमारे बेस यूआरएल के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। अपनी एपीआई कुंजी को प्रमाणीकरण हेडर के रूप में पास करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

कॉल करें chat.completions.create विधि। प्रतिक्रिया में जनरेट किया गया पाठ और टोकन उपयोग विवरण शामिल है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और टोकन उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. टोकन उपयोग डेटा अंतिम चंक में दिखाई देता 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)

यह दृष्टिकोण बड़े प्रतिक्रियाओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है। मॉडल 100,000 टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है।

रेट लिमिट्स और एरर हैंडलिंग

समानांतर अनुरोध प्रति कुंजी 8 पर कैप्ड हैं। 401 जैसे त्रुटियाँ एक अमान्य कुंजी को संकेत देती हैं। एक 402 त्रुटि का अर्थ है कि आपको क्रिप्टो के साथ टॉप अप करने की आवश्यकता है। दर सीमाएँ 429 स्थिति कोड ट्रिगर करती हैं। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। रिफंड जारी नहीं किए जाते हैं, लेकिन सहायता डबल चार्ज को ठीक कर सकती है। संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन है। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है।