API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस URL सेटअप

अपनी क्रेडेंशियल API कुंजी प्राप्त करें पेज Google या ईमेल का उपयोग करके। सिस्टम आपकी कुंजी तुरंत प्रदर्शित करता है, और आप एक्सेस रद्द करने के लिए इसे किसी भी समय बदल सकते हैं। सभी अनुरोध मानक /v1 एंडपॉइंट स्ट्रक्चर। आपको जटिल हेडर कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता नहीं है, बस कुंजी को Authorization हेडर में पास करें।

हमारा अनकेंसर AI API कुंजी किसी भी लाइब्रेरी के साथ काम करता है जो OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट्स का समर्थन करता है। बेस URL को HTTPS://api.glmkey.com/v1 पर बदलें और अपना टोकन इंजेक्ट करें। यह सेटअप मानक इंटीग्रेशन को दर्शाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपका मौजूदा कोड सही ढंग से रूट हो बिना वेंडर लॉक-इन के।

• बेस URL: HTTPS://api.glmkey.com/v1
• Auth हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट रेफरेंस

चैट पूर्णता एंडपॉइंट पर JSON पोस्ट करके मॉडल में पाठ भेजें। API मानक पेलोड की उम्मीद करती है जिसमें मॉडल नाम, संदेश सरणी और वैकल्पिक पैरामीटर शामिल हैं। आपको निर्दिष्ट करना होगा uncensored मॉडल ID के रूप में, ताकि आप अनरस्ट्रिक्टेड आउटपुट के लिए ट्यून्ड सही लार्ज लैंग्वेज मॉडल तक पहुंच सकें।

त्रुटियाँ जैसे 401 अमान्य कुंजी को दर्शाती हैं, जबकि 402 अपर्याप्त प्रीपेड क्रेडिट का संकेत देता है। सिस्टम केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए शुल्क लेता है, इसलिए त्रुटियाँ आपके बैलेंस का उपभोग नहीं करतीं। कनेक्शन का परीक्षण करने के लिए निम्नलिखित curl कमांड का उपयोग करें।

Copycurl https://api.glmkey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the endpoints for the glm key service"}]
  }'

Python SDK एकीकरण

औपचारिक OpenAI लाइब्रेरी को इंस्टॉल करें और इसे हमारे बेस URL की ओर कॉन्फ़िगर करें। इससे आपको टेक्स्ट जनरेट करने के लिए परिचित Python पैटर्न का उपयोग करने की अनुमति मिलती है। क्लाइंट सीरियलाइज़ेशन और पुनरावृत्ति को स्वचालित रूप से संभालता है। आप पैरामीटर जैसे पास कर सकते हैं temperature या top_p रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए।

अनकैप्सड LLM मानक संदेश प्रारूप स्वीकार करता है। आप किसी अन्य प्रदाता की तरह ही सिस्टम, उपयोगकर्ता और सहायक भूमकों के बीच स्विच कर सकते हैं। निम्नलिखित Python स्निपेट एक मूलभूत पूर्णता अनुरोध को दर्शाता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.glmkey.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 SDK एकीकरण

अपने जावास्क्रिप्ट या टाइपस्क्रिप्ट प्रोजेक्ट्स में एपीआई कुंजी को एकीकृत करने के लिए नोड.जेएस एसडीके का उपयोग करें। सेट करें apiKey और baseURL क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में विशेषताएँ। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध डिफ़ॉल्ट प्रदाता के बजाय हमारे सर्वरों पर रूट होते हैं। आप फिर कॉल कर सकते हैं chat.completions.create() अपने इच्छित पैरामीटर के साथ।

अनसेंसर्ड कोडिंग एपीआई स्टैंडर्ड टूल डिफ़िनिशंस और JSON मोड्स को सपोर्ट करता है। आप प्रतिक्रियाओं को सीधे अपनी ऐप्लिकेशन लॉजिक में पार्स कर सकते हैं। निम्नलिखित नोड.जेएस उदाहरण दिखाता है कि क्लाइंट को कैसे इनिशियलाइज़ करें और एक सरल संदेश कैसे भेजें।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.glmkey.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 रिस्पॉन्स और टोकन काउंट्स

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध में। API सर्वर-सेंटेड इवेंट्स (SSE) चंक लौटाता है। प्रत्येक चंक आंशिक सामग्री रखता है, और अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग शामिल होता है। यह आपको अपने UI में टेक्स्ट को प्रगतिशील रूप से रेंडर करने की अनुमति देता है।

अनसेंसर्ड AI API कुंजी इस सुविधा को अतिरिक्त लागत के बिना सपोर्ट करती है। आप रियल-टाइम में टोकन उपभोग को मॉनिटर कर सकते हैं। निम्नलिखित स्निपेट Python में स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को संभालने का तरीका दिखाता 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)

रेट लिमिट्स और कंकरेंसी नियम

आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। समवर्तिता 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। ये सीमाएं सभी पूर्वभुगतान उपयोगकर्ताओं के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं। यदि आप दर से अधिक होते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है।

संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन तक समर्थित है। आउटपुट प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक सीमित है। यदि आप सेट नहीं करते max_tokens, डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। सेवा में बाधाओं से बचने के लिए डैशबोर्ड के माध्यम से अपने उपयोग की निगरानी करें।