hi ▾
खाता खोलें

अनसेंसर AI: अनफ़िल्टर्ड LLMs को इंटीग्रेट कैसे करें

एक अनकट्टा AI API मानक मॉडल को प्रभावित करने वाले सामग्री फ़िल्टर्स के बिना उच्च-थ्रूपुट टेक्स्ट जनरेशन प्रदान करती है। आपको OpenAI SDKs के साथ संगत एकल, ओपन-वेट एंडपॉइंट मिलता है, जहां आप केवल उन टोकनों के लिए भुगतान करते हैं जिन्हें आप वास्तव में उपयोग करते हैं। यह दृष्टिकोण वेंडर लॉक-इन और गंभीर शोध या रचनात्मक वर्कफ़्लो के दौरान अप्रत्याशित अस्वीकारों को खत्म करता है।

अपडेट किया गया

मुख्य बिंदु

एक अनकैप्ड AI API क्यों चुनें?

मुख्य लाभ मनमाने सामग्री फ़िल्टरों के निरसन में है। मानक मॉडल अक्सर कानूनी वयस्क सामग्री, विवादास्पद विषयों, या सूक्ष्म रचनात्मक प्रॉम्प्ट्स को अस्वीकार कर देते हैं। एक अनफ़िल्टर्ड चैटबॉट API सुनिश्चित करता है कि आपका मॉडल अपनी प्रशिक्षण डेटा के आधार पर उत्तर दे, न कि किसी सुरक्षा परत के आधार पर। यह NSFW LLM एप्लिकेशन बना रहे डेवलपर्स या मॉडल व्यवहार का अध्ययन कर रहे शोधकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण है।

अधिकांच व्यावसायिक APIs कई प्रॉक्सी परतों के माध्यम से रूट होते हैं, जिससे विलंबता और जटिलता बढ़ती है। हमारी सेवा एक ओपन-वेट मॉडल तक एक सीधा मार्ग प्रदान करती है। आपको भीड़भाड़ वाले बाजार की परिवर्तनशीलता के बिना स्थिर प्रदर्शन मिलता है। मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग या सुरक्षा शोध के लिए अनुरोधों को अस्वीकार नहीं करता है। आप अपने जनरेशन पाइपलाइन पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

तकनीकी स्पेस: कॉन्टेक्स्ट विंडो और आउटपुट सीमाएं

API प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। यह आपको एकल अनुरोध में बड़े दस्तावेज़ों या लंबी बातचीत के इतिहास को संसाधित करने की अनुमति देता है। आप विस्तृत आउटपुट के लिए प्रति अनुरोध 16,000 टोकन जनरेट कर सकते हैं। यदि आप निर्दिष्ट नहीं करते max_tokens, डिफ़ॉल्ट सीमा 2,048 टोकन है।

ये सीमाएं कठोर लेकिन पूर्वानुमेय हैं। टोकन उपयोग को सटीक रूप से प्रबंधित करने के लिए, आप सेटिंग्स में max_tokens पैरामीटर। API संदर्बंध प्रबंधन का भारी काम संभालती है। आपको बस अपना डेटा भेजना है और पूर्णता प्राप्त करनी है। यह आर्किटेक्चर भारी लोड के लिए उच्च थ्रूपुट सुनिश्चित करता है।

SDK संगतता: OpenAI प्रोटोकॉल बॉक्स से बाहर काम करता है

हमारा एंडपॉइंट OpenAI API स्पेसिफिकेशन का सटीक पालन करता है। आप Python, Node.js और अन्य भाषाओं के लिए आधिकारिक OpenAI SDKs का उपयोग कर सकते हैं। बस बेस यूआरएल को बदलें https://api.llmlocaluncensored.com/v1 औह अपनी API कुंजी प्रदान करें। यह कस्टम क्लाइंट कोड या जटिल एकीकरण परतों की आवश्यकता को समाप्त करता है।

मॉडल आईडी बस uncensored. इस मानकीकरण से मॉडल के बीच स्विच करना आसान हो जाता है यदि आपको प्रयोग करने की आवश्यकता हो। आप प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले अपनी इंटीग्रेशन को स्थानीय रूप से परीक्षण कर सकते हैं। प्रोटोकॉल मानक हेडर और प्रमाणीकरण विधियों का समर्थन करता है। इससे विकास का समय काफी कम हो जाता है।

फंक्शन कॉलिंग और संरचित आउटपुट्स

API बाहरी टूल्स के साथ LLMs को इंटीग्रेट करने के लिए फंक्शन कॉलिंग को सपोर्ट करता है। आप टूल्स परिभाषित कर सकते हैं और मॉडल को तय करने दे सकते हैं कि कब उनका उपयोग करें। यह एजेंटिक वर्कफ़्लो या स्वचालित सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक है। आप response_format का उपयोग करके JSON मोड को भी लागू कर सकते हैं। response_format पैरामीटर। यह सुनिश्चित करता है कि आउटपुट आसानी से पार्स करने के लिए हमेशा वैध JSON हो।

तापमान जैसे पैरामीटर temperature, top_p, और seed आपको जनरेशन पर सूक्ष्म नियंत्रण प्रदान करता है। आप रचनात्मकता और निर्धारितता के बीच संतुलन बना सकते हैं। API टूल कॉल्स के पarsing और validation को संभालता है। इससे संरचित डेटा पर निर्भर मज़बूत एप्लिकेशन बनाना आसान हो जाता है।

रियल-टाइम UX के लिए स्ट्रीमिंग

SSE (Server-Sent Events) के माध्यम से स्ट्रीमिंग का समर्थन किया जाता है। आप टोकनों को जनरेट होते ही प्राप्त कर सकते हैं ताकि रियल-टाइम उपयोगकर्ता अनुभव मिल सके। यह चैट इंटरफेस के लिए महत्वपूर्ण है जहां लेटेंसी मायने रखती है। स्ट्रीम का अंतिम चंक अनुरोध के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल करता है। इससे आपको रियल-टाइम में लागत का सटीक ट्रैकिंग संभव होता है।

स्ट्रीमिंग को मानक HTTP क्लाइंट्स के साथ सीधा-सरलता से लागू किया जा सकता है। आपको बस stream पैरामीटर को true सेट करें। API कनेक्शन और डेटा प्रवाह को कुशलता से संभालता है। यह आपके अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुचारु अनुभव सुनिश्चित करता है। यदि आप पूर्ण पूर्णता का इंतजार करना पसंद करते हैं, तो आप स्ट्रीमिंग को अक्षम भी कर सकते हैं।

लागत प्रबंधन और टोकन अंकगणित

मूल्य निर्धारण सरल और पारदर्शी है। आप $0.15 प्रति 1 मिलियन इनपुट टोकन और $0.50 प्रति 1 मिलियन आउटपुट टोकन के लिए भुगतान करते हैं। त्रुटियां और अस्वीकृतियों से कोई शुल्क नहीं लगता। इसका अर्थ है कि आप केवल सफल पूर्णताओं के लिए भुगतान करते हैं। पूर्व-भुगतान क्रेडिट वास्तविक उपयोग के आधार पर काटा जाता है। कोई छिपा शुल्क या सदस्यता लागत लागू नहीं होती है।

आप डैशबोर्ड के माध्यम से अपने बैलेंस और उपयोग की निगरानी कर सकते हैं। API प्रतिक्रिया हेडर में टोकन गणना प्रदान करता है। यह अनुरोध करने से पहले लागत का अनुमान लगाना आसान बनाता है। आप अपनी खर्च की निगरानी के लिए अलर्ट सेटअप कर सकते हैं। यह पारदर्शिता आपको हाई-वॉल्यूम एप्लिकेशन के लिए प्रभावी ढंग से बजट बनाने में मदद करती है।

गोपनीयता और डेटा उपयोग नीतियां

आपके डेटा का ध्यान से उपचार किया जाता है। प्रॉम्प्ट्स को आपके मॉडल को ट्रेन करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता है। यह उन कॉर्पोरेट एप्लिकेशन के लिए महत्वपूर्ण है जहां डेटा गोपनीयता सर्वोपरि है। खाता बनाने के लिए केवल एक ईमेल पता की आवश्यकता होती है। सत्यापन के लिए फोन नंबर की आवश्यकता नहीं होती है। इससे साइनअप प्रक्रिया काफी सरल हो जाती है।

API आपके डेटा को अनिश्चित काल तक संभाल नहीं रखती है। आपके पास अपने उपयोग और बिलिंग पर नियंत्रण है। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है, इसलिए आप सुविधानुसार टॉप-अप कर सकते हैं। यह लचीलापन परिवर्तनीय कार्यभार वाले डेवलपर्स के लिए आदर्श है। आप अपने उत्पाद को बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं बिना डेटा संरक्षण नीतियों की चिंता के।

क्रिप्टो भुगतान: सरलता और गति

भुगतान केवल क्रिप्टोकरेंसी के माध्यम से स्वीकार किए जाते हैं। आप USDT (TRC20) या USDC (Base) के साथ टॉप-अप कर सकते हैं। न्यूनतम जमा राशि $20 से $500 तक होती है। बड़े जमा राशि पर बोनस क्रेडिट मिलता है। $50 के जमा पर आपको 5% बोनस मिलता है। $100 के जमा पर 10% बोनस मिलता है। यह उन डेवलपर्स के लिए आकर्षक है जो डिसेंट्रलाइज्ड भुगतान को प्राथमिकता देते हैं। लेनदेन तेज़ और सुरक्षित होते हैं। जमा की पुष्टि होते ही आप अपने क्रेडिट का उपयोग शुरू कर सकते हैं। यह सरल प्रक्रिया घर्षण को कम करती है और ऑनबोर्डिंग को तेज़ करती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या यह एक अनकैप्सर्ड लोकल LLM है या होस्टेड सेवा?

यह एक होस्टेड सेवा है जो अनसेंसर्ड जनरेशन के लिए ट्यून्ड एक ओपन-वेइट मॉडल प्रदान करती है। आपको इसे स्थानीय रूप से चलाने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको कंटेंट फिल्टर्स से वही स्वतंत्रता मिलती है। बेस यूआरएल HTTPS://api.llmlocaluncensored.com/v1 है, जिसे आप किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ उपयोग कर सकते हैं।

uncensored AI API मूल्य निर्धारण क्या है?

अनसेंसर्ड AI API इनपुट टोकन के प्रति 1 मिलियन टोकन के लिए $0.15 और आउटपुट टोकन के प्रति 1 मिलियन टोकन के लिए $0.50 शुल्क लेता है। त्रुटियां मुफ्त हैं। आप पूर्व-भुगतान क्रेडिट के साथ केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं। कोई मासिक सब्सक्रिप्शन या छिपे शुल्क नहीं लगते।

क्या अनसेंसर्ड LLM API फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करती है?

हाँ, API फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का समर्थन करता है। आप मानक OpenAI पैरामीटर का उपयोग करके टूल्स परिभाषित कर सकते हैं और संरचित आउटपुट लागू कर सकते हैं। यह एजेंटिक वर्कफ़्लो और डेटा निष्कर्षण कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है।

अपने खाता कैसे अपडेट करें?

आप USDT (TRC20) या USDC (Base) के साथ टॉप-अप कर सकते हैं। जमा राशियाँ $20 से $500 तक होती हैं। बड़े जमा राशियों के लिए आपको बोनस क्रेडिट मिलता है, जिसमें $200 के टॉप-अप पर 15% तक अतिरिक्त मिलता है।

अभी कुंजी प्राप्त करें

साइन अप करें, अपनी कुंजी कॉपी करें, और अपना बेस यूआरएल अपडेट करें। बस इतना ही करना है।