OpenRouter NSFW: बिना सेंसर LLM API क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण

प्रमाणीकरण Authorization हेडर में भेसी जाने वाली एकमात्र API कुंजी पर निर्भर करता है। यह कुंजी तुरंत बन जाती है जब आप Get API key पृष्ठ पर ईमेल और पासवर्ड से साइन अप करते हैं। आप किसी भी समय कुंजी को पुनः उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे पुरानी कुंजी तुरंत रद्द हो जाती है। प्रारंभिक ट्रायल के लिए API को क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं होती है, और आपके डेटा को प्रशिक्षित करने के लिए प्रॉम्प्ट का उपयोग नहीं किया जाता है। अपनी कुंजी को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करें, क्योंकि यह आपके प्रीपेड क्रेडिट तक सीधा प्रवेश प्रदान करती है।

Chat Completions एंडपॉइंट

मानक POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट का उपयोग करके आधार URL https://api.nsfwllmrouter.com/v1 पर अनुरोध भेजें। यह केवल टेक्स्ट इंटरफ़ेस है; हम एम्बेडिंग, इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेशन का समर्थन नहीं करते हैं। मॉडल को uncensored के रूप में निर्दिष्ट करें ताकि आप सुनिश्चित कर सकें कि आप हमारे समर्पित ओपन-वेट मॉडल का उपयोग कर रहे हैं जो वयस्क सामग्री के लिए अनुकूलित है। मॉडल हमारे अपने GPU सर्वर पर चलता है और कानूनी वयस्क, काल्पनिक या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है। यह GPT, Claude या किसी अन्य वेंडर का मॉडल नहीं है।

Copycurl https://api.nsfwllmrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। आप सिस्टम, उपयोगकर्ता और असिस्टेंट संदेशों को परिभाषित कर सकते हैं, जैसे कि आप किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट के साथ करते हैं। मॉडल टेक्स्ट आउटपुट को प्रतिक्रिया स्ट्रीम में सीधे वापस करेगा।

Python SDK

तेज़ इंटीग्रेशन के लिए आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट को हमारे बेस URL पर पॉइंट करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें। यह दृष्टिकोण किसी भी OpenAI-संगत SDK के साथ काम करता है, जिससे आप अपने एप्लिकेशन लॉजिक को बदले बिना बेस URL को बदल सकते हैं। uncensored मॉडल ID यह सुनिश्चित करती है कि आप हमारे विशिष्ट बिना सेंसर LLM के साथ इंटरैक्ट कर रहे हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

याद रखें कि यह एक समर्पित बिना सेंसर API है, इसलिए आपको जटिल रूटिंग प्रबंधित करने या कई मॉडल के बीच चयन करने की आवश्यकता नहीं है। सिस्टम हमारी इंफ्रास्ट्रक्चर पर इनफरेंस संभालता है। यदि आपको मल्टी-मॉडल रूटिंग की आवश्यकता है, तो आपको उसे स्वयं बनाना होगा, लेकिन यहाँ चयन हमारे एकल अनुकूलित मॉडल पर स्थिर है।

Node SDK

Node.js वातावरण के लिए, कस्टम बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ OpenAI क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। यह आपको AI एप्लिकेशन बनाने के लिए मानक JavaScript/TypeScript पैटर्न का उपयोग करने की अनुमति देता है। क्लाइंट OpenAI स्पेसिफिकेशन द्वारा अपेक्षित के रूप में हमारे एंडपॉइंट्स से संचार करेगा।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.nsfwllmrouter.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);

सुनिश्चित करें कि आपका वातावरण आवश्यक fetch या http लाइब्रेरियों का समर्थन करता है। प्रतिक्रिया वस्तु में उत्पन्न पाठ के साथ मानक choices सरणी होगी। यह विधि सर्वर-साइड रेंडरिंग या API बैकएंड्स के लिए आदर्श है जहाँ आपको विश्वसनीय, बिना सेंसर पाठ उत्पादन की आवश्यकता होती है।

Streaming Responses

अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API आंशिक खंडों वाली सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है। यह उन रियल-टाइम इंटरफेस के लिए उपयोगी है जहाँ आप पाठ को उत्पन्न होते ही प्रदर्शित करना चाहते हैं। मॉडल मानक स्ट्रीमिंग प्रोटोकॉल का समर्थन करता है, इसलिए आप मौजूदा SSE पार्सर का उपयोग कर सकते हैं।

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)

प्रत्येक खंड में अंशिक पाठ होता है। पूर्ण प्रतिक्रिया बनाने के लिए इन खंडों को अपने एप्लिकेशन में एकीकृत करें। स्ट्रीमिंग टोकन बिलिंग को प्रभावित नहीं करता है; आपको प्रसंस्कृत किए गए कुल इनपुट और आउटपुट टोकन के लिए चार्ज किया जाता है। यह सुविधा chat/completions एंडपॉइंट पर उपलब्ध है।

रेट लिमिट और बाधाएँ

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित है। यदि आप इससे अधिक भेजते हैं, तो आपको 429 रेट लिमिट त्रुटि मिलेगी। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। यदि आपकी कुंजी अमान्य है, तो आपको 401 त्रुटि मिलेगी। यदि आपके पास प्रीपेड क्रेडिट नहीं है, तो आपको 402 त्रुटि मिलेगी। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन की है, जिसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों शामिल हैं। कोई SLA गारंटी नहीं है, और हम ऑन-प्रिमिसेस डिप्लॉयमेंट या मॉडल रूटिंग नहीं प्रदान करते हैं। ऐसी एप्लिकेशन के लिए इस बिना सेंसर API का उपयोग करें जिनमें उच्च मात्रा और बिना फ़िल्टर आउटपुट की आवश्यकता हो।