API दस्तावेज़ीकरण डेवलपर्स के लिए

प्रमाणीकरण & बेस URL

आपका API कुंजी हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है। इसे Authorization header एक bearer token के रूप में। बेस URL है https://api.keyapiglm.com/v1. यह एंडपॉइंट किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है। आप अपने कोड में मानक OpenAI बेस यूआरएल को बदल सकते हैं। हमारा सेवा अनसेंसर्ड मॉडल तक राउटिंग संभालता है।

पहला अनुरोध

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions. अपनी मॉडल ID और प्रॉम्प्ट शामिल करें। प्रतिक्रिया में जनरेट किया गया पाठ होता है। आप एक सरल पाठ पूर्णता से शुरू कर सकते हैं। हमारी API अतिरिक्त फॉर्मेटिंग के बिना कच्चे टोकन लौटाती है।

Copycurl https://api.keyapiglm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Verify endpoint latency for high traffic loads"}]
  }'

आपकी कुंजी तुरंत काम करती है। प्रतिक्रिया के लिए जाँच करें choices array। प्रत्येक choice में generated content के साथ एक message होता है। errors standard HTTP codes लौटाते हैं।

Python SDK इंटीग्रेशन

इंस्टॉल करें openai पैकेज। बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। अपनी एपीआई कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। कॉल करें chat.completions.create विधि। मॉडल आईडी पास करें uncensored. यह मौजूदा OpenAI कोड के साथ काम करता है। अतिरिक्त व्रैपर्स की आवश्यकता नहीं है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

प्रतिक्रिया वस्तु हैंडल करें। पहले विकल्प से टेक्स्ट निकालें। आपका स्क्रिप्ट सहजता से चलता है। स्टैंडर्ड लॉगिंग के साथ डीबगिंग आसान है।

Node SDK सेटअप

Node में OpenAI क्लाइंट को इम्पोर्ट करें। बेस URL कॉन्फ़िगर करें। अपनी कुंजी को कंस्ट्रक्टर में पास करें। चैट पूर्णता फ़ंक्शन को कॉल करें। उसी मॉडल ID का उपयोग करें। इस दृष्टिकोण से समय बचता है। आप परिचित पैटर्नों का पुन: उपयोग करते हैं। API तेज़ी से प्रतिक्रिया देता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

जनरेटेड टेक्स्ट को लॉग करें। catch ब्लॉक में त्रुटियों की जांच करें। आपका Node एप्लिकेशन सहजता से एकीकृत हो जाता है। कस्टम HTTP क्लाइंट की आवश्यकता नहीं है। मानक JSON प्रतिक्रियाएं अपेक्षित रूप से आती हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE)

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स भेजता है। प्रत्येक चंक आंशिक पाठ रखता है। पूर्ण प्रतिक्रिया के लिए इन चंक को जोड़ें। यह अनुभव की जाने वाली विलंबता को कम करता है। उपयोगकर्ता पाठ को तुरंत प्रकट होते हुए देखते हैं।

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)

अपने इवेंट लूप में प्रत्येक चंक को हैंडल करें। अंतिम चंक में टोकन उपयोग शामिल होता है। जब मॉडल समाप्त हो जाए तो स्ट्रीमिंग रोक दें। यह विधि किसी भी SSE क्लाइंट के साथ काम करती है। आपका UI रियल-टाइम में अपडेट होता है।

सीमाएं & त्रुटियां

रेट लिमिट्स प्रति मिनट 300 अनुरोध हैं। प्रति कुंजी समवर्ती अनुरोध 8 तक सीमित हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं हो सकते। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है। त्रुटियां मानक कोड लौटाती हैं। अमान्य कुंजियों के लिए 401 का उपयोग करें। अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 का उपयोग करें। रेट लिमिट्स के लिए 429 का उपयोग करें। विवरण के लिए प्रतिक्रिया बॉडी की जांच करें। पुन: प्रयास तर्क अस्थायी समस्याओं को संभालता है। आपकी एकीकरण स्थिर रहती है।