API क्विकस्टार्ट: चैट कंप्लीशन्स

प्रमाणीकरण & बेस URL

आपका API कुंजी हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है। Authorization हेडर Bearer स्कीमा। आपका बेस यूआरएल है https://api.nsfwopenrouter.com/v1. यह URL किसी भी OpenAI-संगत SDK के साथ काम करता है। आपको सदस्यता की आवश्यकता नहीं है। आप केवल उपयोग किए गए टोकन के लिए भुगतान करते हैं। त्रुटियां और अस्वीकृतियों के लिए कोई शुल्क नहीं लगता है। तुरंत अपनी कुंजी प्राप्त करने के लिए Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करें।

चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजना

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions. मॉडल आईडी हमेशा uncensored. व्यवहार को परिभाषित करने के लिए अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट प्रदान करें। उपयोगकर्ता संदेशों को में शामिल करें messages array. API टेक्स्ट आउटपुट सीधे लौटाता है। कोई जटिल रूटिंग नहीं होती है। ट्रैफिक सीधे हमारे सर्वरों पर जाता है। यह ऊपरी फिल्टर्स के बिना सुसंगत NSFW हैंडलिंग सुनिश्चित करता है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस हैंडल करना

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream को true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है। प्रत्येक चंक आंशिक पाठ रखता है। टोकन उपयोग का विवरण अंतिम चंक में दिखाई देता है। यह उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभव की जाने वाली विलंबता को कम करता है। यह उत्पन्न सामग्री का रियल-टाइम प्रदर्शन सक्षम बनाता है। स्ट्रीम लॉजिक के भीत्र त्रुटियों को हैंडल करें। विफलता पर अधूरे चंक को छोड़ दें।

मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करना

समायोजित करें temperature रचनात्मकता के लिए। Use top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए। सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को सीमित करने के लिए। अधिकतम डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। आप प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक अनुरोध कर सकते हैं। कंटेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन का समर्थन करती है। इसमें प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों शामिल हैं। अपने विशिष्ट रोलप्ले आवश्यकताओं के लिए इन सेटिंग्स को सूक्ष्म-स्तर पर अनुकूलित करें।

JSON मोड लागू करना

उपयोग करें response_format के साथ {"type": "json_object"}. मॉडल मान्य JSON आउटपुट की गारंटी देता है। यह संरचना प्रोग्रामेटिक इंटीग्रेशन के लिए आवश्यक है। प्रतिक्रिया को सीधे अपने एप्लिकेशन ऑब्जेक्ट्स में पार्स करें। विश्वसनीयता के लिए रेगेक्स पार्सिंग से बचें। यह सुविधा स्थिर डेटा एक्सट्रैक्शन सुनिश्चित करती है। यह मानक SDKs के साथ सहज रूप से काम करती है।

टूल कॉल्स को समझना

अनुरोध बॉडी में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल संरचित फ़ंक्शन कॉल लौटा सकता है। उपयोग करें tool_choice विशिष्ट व्यवहारों को बल देने के लिए। यह गतिशील एजेंट वर्कफ्लो को सक्षम बनाता है। API मानक OpenAI टूल फॉर्मेट का समर्थन करता है। पार्स करें tool_calls प्रतिक्रिया में एरे। फ़ंक्शन्स को निष्पादित करें और परिणाम डालें। यह जटिल बहु-चरणीय इंटरैक्शन की अनुमति देता है।

cURL

Copycurl https://api.nsfwopenrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run my unit tests and show results"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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