API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करके API से कनेक्ट करें। बेस URL का उपयोग करें https://api.gptchatcc.com/v1 औह अपनी कुंजी को Authorization हेडर। यह मानक सेटअप सुनिश्चित करता है कि आपके मौजूदा OpenAI SDKs अनुरोधों को तुरंत हमारे अनसेंसर्ड मॉडल पर रूट करें।

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

आपका पहला अनुरोध

कनेक्टिविटी की पुष्टि करने के लिए एक सरल चैट पूरक भेजें। एंडपॉइंट मानक पैरामीटर जैसे स्वीकार करता है model, messages, और max_tokens. हमारा सिस्टम अन्य मॉडलों में आम अस्वीकृतियों के बिना पाठ प्रतिक्रियाएं लौटाता है।

अपने कनेक्शन को परीक्षण करने के लिए यहाँ एक बेसिक cURL उदाहरण है।

Copycurl https://api.gptchatcc.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक openai API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए Python पैकेज। base_url और api_key आपके प्रारंभीकरण ब्लॉक में। इससे आपको मौजूदा तर्क को बनाए रखते हुए अंडरलाइंग मॉडल को बदलने की अनुमति मिलती है।

निम्नलिखित कोड क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करने और अनुरोध भेजने का तरीका दिखाता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.gptchatcc.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 SDK इंटीग्रेशन

का उपयोग करके JavaScript या TypeScript प्रोजेक्ट्स में API इंटीग्रेट करें openai Node पैकेज। क्लाइंट निर्माण के दौरान अपने क्रेडेंशियल्स पास करें। SDK स्वचालित रूप से सीरियलाइजेशन और त्रुटि पार्सिंग संभालता है।

Node वातावरण में क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करने के लिए इस स्निपेट का उपयोग करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

रियल-टाइम टोकन डिलीवरी को सक्षम करने के लिए सेटिंग करें stream: true. API कम-विलंबता वाले एप्लिकेशन के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाती है। टेक्स्ट को जनरेट होते हुए प्रदर्शित करने के लिए चंक को पार्स करें, लंबी बातचीत के लिए उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाएं।

यह उदाहरण Python में स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स हैंडल करने का तरीका दिखाता 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)

रेट लिमिट्स और बाधाएँ

सेवा विघटन से बचने के लिए अपने उपयोग की निगरानी करें। प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 संवहन अनुरोध की सीमा है। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन का समर्थन करता है, जिसका अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। त्रुटियाँ अमान्य कुंजियों के लिए 401, अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 और दर सीमाओं के लिए 429 लौटाती हैं।