अनकेंसरड चैट कंप्लीशंस API डॉक्स

प्रमाणीकरण & बेस URL

API कुंजी आपके अनुरोधों को प्रमाणीकृत करती है। आपको प्रति खाता एक कुंजी प्राप्त होती है, जिसे आप Google या ईमेल के माध्यम से साइनअप करने के तुरंत बाद बनाते हैं। अपने ट्रैफ़िक को रूट करने के लिए बेस URL HTTPS://api.ollamaopenaiapi.com/v1 का उपयोग करें।

• डैशबोर्ड से अपनी कुंजी कॉपी करें।
• पर्यावरण चर सेट करें या इसे सीधे अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में पास करें।
• सुनिश्चित करें कि आपका क्लाइंट मानक OpenAI एंडपॉइंट से बचने के लिए हमारे विशिष्ट बेस यूआरएल पर पॉइंट करता है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

चैट पूर्णता एंडपॉइंट पर संदेश भेजें टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए। मॉडल ID है uncensored, को सपोर्ट करता है, जो हमारे सर्वरों पर चलता है और कानूनी वयस्क या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है। आप प्रतिक्रियाओं को स्ट्रीम कर सकते हैं या उन्हें एकल ब्लॉक में प्राप्त कर सकते हैं।

Copycurl https://api.ollamaopenaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list open ports on this server"}]
  }'

यह एंडपॉइंट स्टैंडर्ड JSON पेलोड्स हैंडल करता है। एरर्स को स्टैंडर्ड HTTP कोड्स के रूप में लौटाया जाता है। कंटेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन है। मैक्स आउटपुट 16,000 टोकन है जब तक कि ओवरराइड न किया जाए।

Models List Endpoint

उपलब्धता की पुष्टि करने के लिए मॉडल्स की सूची को क्वेरी करें। प्रतिक्रिया मॉडल आईडी और प्रकार की पुष्टि करती है। यह क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन को डिबग करने के लिए उपयोगी है। यह मानक OpenAI प्रारूप लौटाता है। निरीक्षण करने के लिए GET /v1/models का उपयोग करें। सूची छोटी है क्योंकि हम एक प्राथमिक मॉडल प्रदान करते हैं। सुनिश्चित करने के लिए इस एंडपॉइंट की जांच करें कि आपका क्लाइंट एंडपॉइंट संरचना को पहचानता है।

स्ट्रीमिंग & टोकन उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. आप सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) प्राप्त करते हैं। टोकन उपयोग अंतिम चंक में दिखाई देता है। यह लंबे आउटपुट के लिए अनुपस्थित विलंबता को कम करता है। आप टोकन को आने पर संसाधित कर सकते हैं। यह चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है। API उपयोग डेटा को सटीक रूप से लौटाता है। लागत प्रबंधित करने के लिए अपने टोकन गिनती की निगरानी करें। स्ट्रीमिंग सभी पैरामीटर के साथ काम करता है। यह टूल्स और JSON मोड का समर्थन करता है।

पैरामीटर: तापमान, Top P, टूल्स

तापमान के साथ रचनात्मकता को नियंत्रित करें temperature और top_p. उपयोग करें tools फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए। सेट करें response_format को {"type": "json_object"} संरचित आउटपुट के लिए। ये पैरामीटर OpenAI स्कीमा का पालन करते हैं। आप सेट भी कर सकते हैं stop सीक्वेंस और seed पुनरुत्पादन के लिए। दोहराव को नियंत्रित करने के लिए दंड समायोजित करें। अनसेंसर्ड मॉडल इन बाधाओं का सम्मान करता है। यह एक विशिष्ट शैली थोपता नहीं है। जनरेशन पर आपके पास पूर्ण नियंत्रण है।

त्रुटि हैंडलिंग & सीमाएँ

HTTP स्टेटस कोड्स की जांच करके त्रुटियों को हैंडल करें। 401 का अर्थ है अमान्य कुंजी। 402 का संकेत है कि अपर्याप्त क्रेडिट है। 429 दर सीमा निर्धारण को संकेत देता है। सीमा प्रति मिनट 300 अनुरोध है। कन्करेंसी प्रति कुंजी 8 अनुरोधों तक सीमित है। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए। त्रुटियों में क्रेडिट खर्च नहीं होता है। विवरण के लिए रिस्पॉन्स बॉडी की जांच करें। 429 को हैंडल करने के लिए रीट्राई लॉजिक होना चाहिए। विश्वसनीयता के लिए एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ का उपयोग करें।

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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