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अपनी कुंजी प्राप्त करें

API दस्तावेज़ीकरण

मानक OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स के साथ सेकंडों में हमारे अनसेंसर्ड LLM API का उपयोग शुरू करें। कोई सब्सक्रिप्शन नहीं, कोई वेंडर लॉक-इन नहीं, बस कच्चे टोकन मूल्य निर्धारण और तत्काल एक्सेस।

प्रमाणीकरण & बेस URL

रिक्वेस्ट भेजें https://api.modelaiunrestricted.com/v1 अपने API की के साथ Authorization हेडर। अपनी कुंजी तुरंत जनरेट करें Google के साथ जारी रखें या डैशबोर्ड पर ईमेल—कोई फोन नंबर की आवश्यकता नहीं। कुंजी वयस्क सामग्री और रोलप्ले एप्लिकेशनों के लिए अनसेंसर्ड मॉडल तक तुरंत पहुंच प्रदान करती है।

पहला अनुरोध

कनेक्टिविटी और मॉडल व्यवहार की जांच करने के लिए एक मानक चैट कंप्लीशन कॉल करें। यह एंडपॉइंट टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है, मानक वयस्तु थीम्स के लिए कंटेंट अस्वीकृतियों के बिना हमारी अससीमित क्षमताओं की पूरी श्रृंखला का समर्थन करता है।

curl https://api.modelaiunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of five common roleplay character archetypes."}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

अपने बैकएंड सेवाओं में API को इंटीग्रेट करने के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट को हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करें और अनसेंसर्ड मॉडल तक सीधे एक्सेस प्राप्त करने के लिए अपनी कुंजी प्रदान करें। यह दृष्टिकोप मौजूदा कोडबेस के साथ संगतता सुनिश्चित करता है जबकि रचनात्मक या विवादास्पद आउटपुट को ब्लॉक करने वाले सुरक्षा गार्डरेल्स को हटाता है।

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.modelaiunrestricted.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

मानक OpenAI Node.js क्लाइंट का उपयोग करके अपने JavaScript या TypeScript एप्लिकेशन को कनेक्ट करें। बेस URL को कॉन्फ़िगर करें ताकि अनुरोध हमारे सर्वर के माध्यम से रूट हों, जिससे आपका एप्लिकेशन असीमित, अनफिल्टर्ड टेक्स्ट रिस्पॉन्स जनरेट कर सके। यह विधि बिना कस्टम पार्सिंग लॉजिक के मौजूदा OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट्स के साथ सहज रूप से काम करती है।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelaiunrestricted.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 & टोकन उपयोग

Server-Sent Events (SSE) के माध्यम से स्ट्रीमिंग सक्षम करें ताकि रियल-टाइम में प्रतिक्रियाएं प्राप्त हो सकें। टोकन उपयोग विवरण, जिसमें इनपुट और आउटपुट गणना शामिल है, स्ट्रीम के अंतिम चंक में प्रकट होते हैं। इससे आपकी एप्लिकेशन लागत की सटीक निगरानी कर सकती है जबकि न्यूनतम विलंबता के साथ उपयोगकर्ताओं को सामग्री प्रदर्शित करती 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)

सीमाएं, त्रुटियां & संदर्भ

प्रत्येक कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 100,000-टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करती है। त्रुटियों को इस प्रकार संभालें, 401 अमान्य कुंजियों के लिए, 402 जब प्रीपेड क्रेडिट खत्म हो जाता है, और 429 रेट लिमिट्स के लिए। $20 से $500 तक क्रिप्टो टॉप-अप सुनिश्चित करते हैं कि आप अचानक क्रेडिट खत्म न हों।

सामान्य प्रश्न

क्या यह API के माध्यम से उपलब्ध एकमात्र unrestricted AI मॉडल है?

हाँ। हम वयस्क और विवादास्पद विषयों के लिए ट्यून्ड एकल, पूर्ण रूप से अनरस्ट्रिक्टेड मॉडल प्रदान करते हैं। न तो रूटिंग है और न ही विक्रेताओं के बीच चयन; आपको स्थिर व्यवहार के लिए हमारे विशिष्ट अनसेंसर्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल तक सीधा एक्सेस मिलता है।

इस uncensored AI API के लिए बिलिंग कैसे काम करता है?

आपकेवल उपयोग किए गए टोकन के लिए भुगतान करते हैं: 1M इनपुट टोकन प्रति $0.15 और 1M आउटपुट टोकन प्रति $0.50। त्रुटियां और अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। बड़ी राशि के लिए बोनस क्रेडिट के साथ USDT (TRC20) या USDC (Base) के माध्यम से पूर्व-भुगतान क्रेडिट जोड़ें।

कॉन्टेक्स्ट विंडो का आकार क्या है?

मॉडल प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन को मिलाकर 100,000-टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो सपोर्ट करता है। आप प्रति रिक्वेस्ट 16,000 टोकन तक आउटपुट कर सकते हैं, या 2,048 यदि आप कोई सीमा निर्दिष्ट नहीं करते हैं।

फॉर्म के माध्यम से अपनी कुंजी प्राप्त करें

रजिस्टर करें, टोकन कॉपी करें, एंडपॉइंट अपडेट करें। बस यही पूरी कॉन्फ़िगरेशन है।