बेस URL और प्रमाणीकरण
अपने क्लाइंट को कनेक्ट करने के लिए प्रदान की गई बेस यूआरएल और एक मान्य एपीआई कुंजी का उपयोग करें। एंडपॉइंट है https://api.qwencodeapikey.com/v1. आपको अपनी कुंजी को Authorization हर रिक्वेस्ट के हेडर। यह सुनिश्चित करता है कि सेवा आपकी प्रीपेड क्रेडिट खाते को सही ढंग से पहचानती है।
curl https://api.qwencodeapikey.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Check my api key validity status"}]
}'
आप साइनअप पेज पर Google या ईमेल के माध्यम से एक कुंजी (key) जनरेट कर सकते हैं। कुंजी तुरंत प्रकट होती है। इसे सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके खर्च को नियंत्रित करती है।
चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट
को संदेश भेजें /v1/chat/completions टेक्स्ट प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए एंडपॉइंट। यह अधिकांश OpenAI SDKs के लिए मानक इंटरफ़ेस है। आप model के रूप में uncensored औह संदेशों की एक सूचना messages array. API आपके इनपुट को प्रोसेस करता है और एक जनरेटेड कंप्लीशन लौटाता है।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.qwencodeapikey.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 आपका क्लाइंट लाइब्रेरी सही बेस यूआरएल पर पॉइंट करती है। मॉडल आईडी uncensored यह ओपन-वेइट मॉडल को ट्रिगर करता है जिसे कम रिफ्यूजल के लिए ट्यून किया गया है। यह किसी भी अन्य चैट API की तरह ही कन्वर्सेशनल टर्न्स को संभालता है।
Models Endpoint
क्वेरी GET /v1/models उपलब्ध मॉडल और उनके विवरण की जाँच करें। यह एंडपॉइंट आपके कुंजी के लिए सुलभ मॉडल की एक सूची लौटाता है। यह आपको पुष्टि करने में मदद करता है कि uncensored model सक्रिय है और अनुरोधों के लिए तैयार है। पूर्ण पेलोड्स भेजने से पहले क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन के डिबगिंग के लिए इसका उपयोग करें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.qwencodeapikey.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);
जाँच करें कि क्या आपका SDK मॉडल सूची को सही तरीके से पार्स कर रहा है। यह एंडपॉइंट क्रेडिट का उपभोग नहीं करता है, इसलिए यह इनिशियलाइजेशन चेक के लिए सुरक्षित है।
अनुरोध पैरामीटर और स्ट्रीमिंग
मानक पैरामीटर जैसे का समर्थन करें temperature, top_p, stop, और seed. सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से टोकन भेजता है। टोकन उपयोग के आंकड़े स्ट्रीम के अंतिम चंक में दिखाई देते हैं। यह उत्पन्न पाठ का रियल-टाइम प्रदर्शन सक्षम बनाता है।
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)
सेट करें max_tokens आउटपुट की लंबाई को नियंत्रित करने के लिए। डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। आप इसे प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक बढ़ा सकते हैं। अपने उत्तरों में रचनात्मकता और सटीकता के बीच संतुलन बनाने के लिए पैरामीटर समायोजित करें।
रेट लिमिट्स और बाधाएँ
प्रत्येक कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 8 समवर्ती अनुरोधों की अनुमति देती है। अधिकतम अनुरोध बॉडी साइज 8 MB है। ये सीमाएं दुरुपयोग को रोकती हैं और स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं। यदि आप रेट से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। रीट्राइ के लिए एक्सपोनेंशियल बैकऑफ लागू करने के लिए अपने क्लाइंट लॉजिक को समायोजित करें।
संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन तक समर्थित है। इसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों शामिल हैं। बड़े संदर्भों की सीमाओं के भीतर रहने के लिए सावधानाना टोकन प्रबंधन की आवश्यकता होती है।
JSON मोड और फंक्शन कॉलिंग
उपयोग करें response_format: {"type": "json_object"} संरचित आउटपुट के लिए। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल वैध JSON लौटाए, जो प्रोग्रामेटिक इंटीग्रेशन के लिए उपयोगी है। फ़ंक्शन कॉलिंग द्वारा काम करता है tools पैरामीटर। मानक OpenAI फॉर्मेट में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल आवश्यकतानुसार फंक्शन कॉल करेगा।
त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ क्रेडिट नहीं खातीं। यह लागू होता है भले ही मॉडल कठिन सामग्री सीमा के कारण एक अनुरोध को अस्वीकार कर दे। आप केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए भुगतान करते हैं। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, इसलिए आप जब सुविधा हो तब टॉप-अप कर सकते हैं।
त्रुटि हैंडलिंग और उपयोग
HTTP त्रुटियों को सहजता से हैंडल करें। एक 401 त्रुटि अमान्य या समाप्त API कुंजी को दर्शाती है। एक 402 त्रुटि का अर्थ है कि आपका पूर्व-भुगतान क्रेडिट समाप्त हो गया है। एक 429 त्रुटि दर सीमा पार होने को दर्शाती है। विस्तृत त्रुटि संदेशों के लिए प्रतिक्रिया बॉडी की जांच करें।
उपयोग प्रति कुंजी ट्रैक किया जाता है। एक खाते के लिए एक सक्रिय कुंजी बिलिंग को सरल बनाती है। यदि आप गलती करते हैं, जैसे कि डबल चार्ज, तो सहायता पृष्ठ का उपयोग करें। क्रेडिट वापस नहीं किया जाता है लेकिन मान्य रहता है। त्रुटियां मुफ्त हैं, इसलिए विफल अनुरोध आपके बैलेंस को खाली नहीं करते हैं।
सारांश और सर्वोत्तम अभ्यास
बेस URL और एक मान्य कुंजी से शुरुआत करें। Use the uncensored कम रिफ्यूजल के लिए मॉडल आईडी। बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव के लिए प्रतिक्रियाओं को स्ट्रीम करें। रुकावटों से बचने के लिए रेट लिमिट की निगरानी करें। स्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए JSON मोड का उपयोग करें। विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए त्रुटियों को हैंडल करें। क्रेडिट प्रीपेड है और कभी समाप्त नहीं होता है। जब जरूरत हो तो क्रिप्टो से टॉप अप करें। यह API मौजूदा OpenAI कोडबेस में सहजता से फिट बैठता है। नए SDK की आवश्यकता नहीं। बस बेस यूआरएल और कुंजी बदलें।
