क्वेन अबलिटरेटेड: तीन पंक्तियों में अपना क्लाइंट बदलें

प्रमाणीकरण और बेस URL

हमारा API मानक OpenAI प्रारूप का पालन करता है। आपको केवल दो चीज़ों की आवश्यकता है: बेस URL और एक मान्य API कुंजी। बेस URL https://api.qwenabliterated.top/v1 है। आपको विशेष लाइब्रेरीज़ आयात करने या अपने कोड संरचना में बदलाव करने की आवश्यकता नहीं है। बस अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन को इस URL की ओर इशारा करने के लिए अपडेट करें और Get API key पेज पर जनरेट की गई कुंजी प्रदान करें। सिस्टम मानक bearer token प्रमाणीकरण का उपयोग करता है, इसलिए कोई भी मौजूदा OpenAI-संगत SDK बिना किसी बदलाव के काम करेगा।

कॉपी करेंcurl https://api.qwenabliterated.top/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."}]
  }'

अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें। कुछ प्रदाताओं के विपरीत, हम साइन इन करने के लिए उपयोग किए गए ईमेल के अलावा आपकी पहचान ट्रैक नहीं करते हैं। प्रॉम्प्ट को ट्रेनिंग डेटा के लिए उपयोग नहीं किया जाता है। यदि आप अपनी कुंजी खो देते हैं, तो एक नई जनरेट करें; यह पुरानी सक्रिय कुंजी को तुरंत प्रतिस्थापित कर देती है।

पहला पूर्णता अनुरोध

मानक /v1/chat/completions एंडपॉइंट का उपयोग करके अपना पहला संदेश भेजें। मॉडल ID को "uncensored" के रूप में पास करें। यह मॉडल ओपन-वेट है, कच्चे आउटपुट के लिए ट्यून्ड किया गया है, और सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडलों में पाए जाने वाले सामान्य अस्वीकार लागू नहीं करता है। यह वयस्क, विवादास्पद या तकनीकी विषयों को बिना अतिरिक्त शोर के संभालता है, बशर्ते सामग्री नाबालिगों से न जुड़ी हो।

कॉपी करेंfrom openai import OpenAI

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

प्रतिक्रिया choices[0].message.content फ़ील्ड में उत्पन्न टेक्स्ट लौटाती है। यदि अनुरोध अमान्य कुंजी के कारण विफल हो जाता है, तो आपको 401 त्रुटि मिलेगी। यदि आपका प्रीपेड क्रेडिट खत्म हो जाता है, तो आपको 402 त्रुटि मिलेगी। त्रुटियाँ आपके टोकन बैलेंस का उपभोग नहीं करती हैं, इसलिए आप बिना दंड के पुनः प्रयास कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

रियल-टाइम एप्लिकेशन के लिए, stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API एक SSE स्ट्रीम लौटाता है। प्रत्येक चंक में एक आंशिक टोकन होता है। अंतिम चंक में अनुरोध के लिए कुल टोकन उपयोग होता है, जिससे आप लागत की सटीक निगरानी कर सकते हैं। यह चैट इंटरफ़ेस या टर्मिनल-आधारित टूल के लिए आदर्श है जहां लेटेंसी मायने रखती है।

कॉपी करेंstream = 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)

स्ट्रीमिंग मॉडल के व्यवहार या कॉन्टेक्स्ट विंडो को नहीं बदलती है। यह केवल प्रतिक्रिया की डिलीवरी को प्रभावित करती है। मेमोरी लीक से बचने के लिए सुनिश्चित करें कि आपका क्लाइंट स्ट्रीम को सही ढंग से संभाले। बिना सेंसर मॉडल स्ट्रीमिंग के तहत अच्छा प्रदर्शन करता है, फ़िल्टर्ड मॉडल में देखे जाने वाले सामान्य वाक्य-बीच के कटऑफ़ के बिना सहज टेक्स्ट प्रदान करता है।

JSON मोड

जब आपको संरचित डेटा की आवश्यकता हो, तो response_format: {"type": "json_object"} का उपयोग करें। मॉडल को वैध JSON आउटपुट करने के लिए निर्देशित किया गया है। यह कॉन्फ़िगरेशन पार्स करने, कोड संरचनाएँ जनरेट करने, या डाउनस्ट्रीम सेवाओं में डेटा फ़ीड करने के लिए उपयोगी है। जबकि इसे पूर्ण होने की गारंटी नहीं है, बिना सेंसर मॉडल जटिल संरचनाओं को मानक मॉडलों की तुलना में बेहतर तरीके से संभालता है जो सुरक्षा कारणों से कच्चा JSON आउटपुट करने से इनकार कर सकते हैं।

कॉपी करेंimport OpenAI from "openai";

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

हमेशा अपने पक्ष पर आउटपुट की जाँच करें। यदि JSON खराब है, तो API स्वचालित रूप से पुनः प्रयास नहीं करता है। आप स्थिरता को प्रभावित करने के लिए तापमान को समायोजित कर सकते हैं। कम तापमान अधिक पूर्वानुमेय JSON संरचनाएँ देते हैं, जबकि उच्च तापमान अधिक रचनात्मकता लाते हैं लेकिन फ़ॉर्मेटिंग त्रुटियों का जोखिम बढ़ाते हैं।

फ़ंक्शन कॉलिंग

टूल्स का समर्थन इनबिल्ट है। अपने फ़ंक्शन्स को tools पैरामीटर में परिभाषित करें और tool_choice को आवश्यकतानुसार सेट करें। यदि मॉडल फ़ंक्शन को इन्वोक करने का निर्णय लेता है, तो यह एक tool_calls सरणी लौटाएगा। आपको फ़ंक्शन को निष्पादित करना होगा और role: "tool" के साथ अगले संदेश में परिणाम वापस पास करना होगा। यह मानक OpenAI टूल-यूज़ पैटर्न का पालन करता है।

यह सुविधा किसी भी OpenAI-संगत SDK के साथ काम करती है। बिना सेंसर मॉडल टूल परिभाषाओं को स्पष्ट रूप से संभालता है, सामग्री फ़िल्टर के कारण फ़ंक्शन नामों को आउटपुट करने से इनकार किए बिना। यह बाहरी API कॉल की आवश्यकता वाले एजेंट्स बनाने या वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए उपयुक्त है।

पैरामीटर्स, लिमिट्स और त्रुटियां

कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है, जिसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों शामिल हैं। कोई अलग आउटपुट कैप नहीं है (यदि max_tokens अनसेट है, तो प्रतिक्रिया विंडो के अंत तक चल सकती है)। आप temperature, top_p, stop, seed और दंड पैरामीटरों के साथ जनरेशन को नियंत्रित कर सकते हैं।

रेट लिमिट प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समानांतर अनुरोध हैं। यदि आप इनसे अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलेगी। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए। ये सीमाएँ उच्च-वॉल्यूम उपयोगकर्ताओं के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं। आपकी जनरेट करने वाली सामग्री के प्रकार पर कोई छिपी हुई प्रतिबंध नहीं हैं, सिवाय नाबालिगों से जुड़ी यौन सामग्री की कठोर सीमा के।