मिनी सीपीएम एपीआई दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

हर अनुरोध शुरू करें अपनी API कुंजी और सही बेस यूआरएल के साथ। संगतता के लिए हम मानक OpenAI हेडर का उपयोग करते हैं। आपकी कुंजी आपको तुरंत अनसेंसर्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है। बेस यूआरएल HTTPS://api.cpmmini.com/v1 है। हेडर का उपयोग करें Authorization: Bearer . अपनी कुंजी सुरक्षित रखें। यह आपके प्रीपेड क्रेडिट खाते की पहचान करती है। यहाँ कोई सब्सक्रिप्शन शुल्क लागू नहीं होता। बस उपयोग किए गए टोकन के लिए भुगतान करें।

पहला अनुरोध

चैट पूर्णता एंडपॉइंट पर अपना पहला संदेश भेजें। यह पुष्टि करता है कि आपकी कुंजी काम कर रही है और क्रेडिट सही ढंग से कट रहे हैं। अनियंत्रित मॉडल सामान्य अस्वीकृतियों के बिना प्रतिक्रिया देता है। त्वरित परीक्षण के लिए curl का उपयोग करें। YOUR_API_KEY को डैशबोर्ड से प्राप्त अपनी वास्तविक कुंजी से बदलें। यह कदम कनेक्टिविटी और विलंबता की जांच करता है। 401 जैसे त्रुटियां अमान्य कुंजी को इंगित करती हैं। यदि यह विफल होती है तो अपने खाता डैशबोर्ड की जांच करें। प्रतिक्रिया जनरेटेड टेक्स्ट लौटाती है।

Python SDK इंटीग्रेशन

प्रोग्रामेटिक एक्सेस के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध हमारे अनसेंसर्ड मॉडल की ओर रूट होते हैं। लाइब्रेरी को pip के माध्यम से इंस्टॉल करें। क्लाइंट इनिशियलाइजेशन में अपनी API कुंजी पास करें। मॉडल uncensored का अनुरोध करें। SDK रीट्राइज़ और JSON पार्सिंग को संभालता है। यह दृष्टिकोण आपके मौजूदा बॉट्स में इंटीग्रेशन को सरल बनाता है। यह async लूप के साथ भी काम करता है। कॉल के बाद अपने क्रेडिट बैलेंस की जांच करें।

Node SDK सेटअप

npm पैकेज का उपयोग करके Node.js के साथ एकीकरण करें। बेस URL को हमारी API की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। यह OpenAI मानकों के साथ संगतता बनाए रखता है। अपने प्रोजेक्ट में निर्भरता इंस्टॉल करें। अपनी कुंजी के साथ क्लाइंट प्रारंभ करें। चैट पूर्णता विधि को कॉल करें। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में जनरेटेड पाठ होता है। अपने एप्लिकेशन में त्रुटियों को सहजता से संभालें। यह सेटअप CommonJS और ES मॉड्यूल दोनों का समर्थन करता है। यह सर्वर-साइड चैटबॉट्स के लिए आदर्श है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

रियल-टाइम यूजर अनुभवों के लिए टोकन स्ट्रीम करें। अपने रिक्वेस्ट पैरामीटर में स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API जनरेट होने पर चंक भेजता है। इससे यूजर के लिए perceived latency कम होती है। निरंतर डेटा के लिए SSE एंडपॉइंट का उपयोग करें। अंतिम संदेश बनाने के लिए प्रत्येक चंक को पार्स करें। यह सुविधा Python और Node SDKs दोनों के साथ काम करती है। यह चैट इंटरफेस के लिए आवश्यक है। अंतिम चंक में टोकन उपयोग की निगरानी करें। आपके क्रेडिट कुल टोकन भेजे जाने के आधार पर कटते हैं।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

अपनी दर सीमाओं और क्रेडिट स्थिति की निगरानी करें। आपको प्रति मिनट 300 अनुरोध मिलते हैं। प्रति कुंजी केवल आठ समवर्ती अनुरोध अनुमत हैं। 429 त्रुटि का अर्थ है कि आप सीमा पर पहुंच गए हैं। 402 त्रुटि अपर्याप्त क्रेडिट को दर्शाती है। जारी रखने के लिए क्रिप्टो के साथ रिचार्ज करें। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन का समर्थन करती है। इससे बिना इतिहास खोए लंबी बातचीत संभव होती है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट नहीं खर्च करतीं। आपका प्रीपेड क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। डैशबोर्ड में अपनी कुंजियों का प्रबंधन करें।

cURL

Copycurl https://api.cpmmini.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send test message"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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