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बेस URL और प्रमाणीकरण

उपयोग करें https://api.caiapi.cc/v1 अपने बेस URL के रूप में। प्रमाणीकरण द्वारा Authorization हेडर। यह मानक दृष्टिकोण आपको किसी भी OpenAI-कम्पैटिबल SDK को बिना अपने कनेक्शन लॉजिक को फिर से लिखे बदलने की अनुमति देता है।

Copycurl https://api.caiapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Get user_id 99 for account settings."}]
  }'

आपकी कुंजी आपको अनकैप्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है, इसे सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके टोकन उपयोग और बिलिंग को सीधे ट्रैक करता है।

पहला अनुरोध Python के साथ

अपने कुंजी और सही बेस URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। कनेक्टिविटी और रिस्पॉन्स गुणवत्ता की जाँच करने के लिए एक सरल प्रॉम्प्ट भेजें।

Copyfrom openai import OpenAI

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

एक प्रत्यक्ष टेक्स्ट प्रतिक्रिया की उम्मीद करें। मॉडल मानक सामग्री फिल्टरों को अनदेखा करता है, जिससे यह रोलप्ले या रचनात्मक लेखन के लिए आदर्श है।

Node SDK एकीकरण

औपचारिक SDK को इंस्टॉल करें और इसे हमारे एंडपॉइंट की ओर कॉन्फ़िगर करें। यह मौजूदा TypeScript या JavaScript प्रोजेक्टों के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.caiapi.cc/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 निकालने के लिए प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट को हैंडल करें। संरचना मानक OpenAI आउटपुट से मेल खाती है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. टोकन को जनरेट होते समय प्राप्त करें, जो लंबे आउटपुट के लिए धारित विलंबता को कम करता 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)

टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में दिखाई देते हैं। यह विधि रियल-टाइम चैट इंटरफेस के लिए अनुकूलतम है।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

स्ट्रक्चर्ड आउटपुट प्राप्त करने के लिए अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें। response_format: {"type": "json_object"} कठोर JSON फॉर्मेटिंग लागू करने के लिए।

यह फीचर आपके एप्लिकेशन को मॉडल आउटपुट को प्रोग्रामेटिक रूप से पार्स करने की अनुमति देता है। यह क्रिएटिव और लॉजिकल दोनों कार्यों के लिए अनसेंसर्ड मॉडल के साथ विश्वसनीय रूप से काम करता है।

रेट लिमिट्स और त्रुटियाँ

सीमा: प्रति मिनट 300 अनुरोध। समवर्ती: प्रति कुंजी 8 अनुरोध। त्रुटि 401 का अर्थ है अमान्य कुंजी। त्रुटि 402 का अर्थ है कोई क्रेडिट नहीं। त्रुटि 429 का अर्थ है दर सीमा पार हो गई। संदर्भ विंडो: 100,000 टोकन। अधिकतम आउटपुट: 16,000 टोकन।

त्रुटियां क्रेडिट खपतीं नहीं। अपनी रीट्राई लॉजिक को उसी अनुसार समायोजित करें।