क्विकस्टार्ट: AI गर्लफ्रेंड API को इंटीग्रेट करें

बेस URL और प्रमाणीकरण

हमारा API OpenAI chat-completions मानक का पालन करता है, जिससे मौजूदा क्लाइंट्स के लिए इंटीग्रेशन सरल हो जाता है। आपको हर अनुरोध में Authorization हेडर में अपनी API कुंजी शामिल करनी होगी। सभी एंडपॉइंट्स के लिए बेस URL https://api.roleplayapi.com/v1 है। आधिकारिक SDK का उपयोग करते समय, base_url कॉन्फ़िगरेशन को इस पता की ओर इशारा करने के लिए अपडेट करें और अपनी कुंजी api_key के रूप में प्रदान करें। यह सेटअप सुनिश्चित करता है कि आपके अनुरोध बिना किसी संशोधन के हमारे समर्पित बिना सेंसर एंडपॉइंट तक पहुँचें।

संपूर्ण अनुरोध भेजें

/v1/chat/completions पर POST अनुरोध भेजकर एक संवाद शुरू करें। मॉडल पहचानकर्ता uncensored है। संदर्प स्थापित करने या एक नई बातचीत शुरू करने के लिए आप messages सरणी में किसी भी संदेश भेज सकते हैं। प्रतिक्रिया में मॉडल का पाठ आउटपुट होता है, जिसे आप स्ट्रीम कर सकते हैं या JSON ऑब्जेक्ट के रूप में पार्स कर सकते हैं। यह एंडपॉइंट किरदार-संचालित ऐप्स के लिए आवश्यक कोर टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट इंटरैक्शन को संभालता है।

Copycurl https://api.roleplayapi.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."}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

न्यूनतम बॉइलरप्लेट के साथ API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक openai Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। हमारे बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें। फिर, uncensored मॉडल ID के साथ chat.completions.create को कॉल करें। यह दृष्टिकोण मौजूदा टाइप हिंट्स और त्रुटि हैंडलिंग तंत्रों का लाभ उठाता है, जिससे आप HTTP पार्सिंग की बजाय अपने एप्लिकेशन लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट जनरेटेड कंटेंट तक सीधी पहुँच प्रदान करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.roleplayapi.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 इंटीग्रेशन

JavaScript और TypeScript प्रोजेक्ट्स के लिए, OpenAI Node SDK API कॉल्स के लिए एक स्वच्छ इंटरफ़ेस प्रदान करता है। कस्टम बेस URL और अपनी सीक्रेट कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। uncensored मॉडल का उपयोग करके चैट कंप्लीशन्स एंडपॉइंट को इन्वोक करें। यह विधि वेब सर्वर या एज फंक्शंस के लिए आदर्श है जहाँ आपको असिंक्रोनस अनुरोधों को कुशलता से प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है। SDK JSON पेलोड के सीरियलाइज़ेशन और डीसीरियलाइज़ेशन को स्वचालित रूप से संभालता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.roleplayapi.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 सक्षम करें

सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) सक्षम करके अनुभूत विलंबता को कम करें। अपने अनुरोध में stream पैरामीटर को true पर सेट करें। API एकल पूर्ण प्रतिक्रिया के बजाय चंक्स का स्ट्रीम लौटाएगा। यह उन चैट इंटरफ़ेस के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ उपयोगकर्ग तुरंत वर्ण प्रतिक्रियाओं की उम्मीद करते हैं। आप प्रत्येक चंक को आने पर प्रोसेस कर सकते हैं, UI को क्रमिक रूप से अपडेट करते हुए। स्ट्रीम तब समाप्त होती है जब मॉडल टोकन अनुक्रम का उत्पादन पूरा कर लेता 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)

सीमाएँ, त्रुटियाँ और कॉन्टेक्स्ट

आपके अनुरोध प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की रेट लिमिट के अधीन हैं। यदि आप इससे अधिक हो जाते हैं, तो API 429 स्टेटस कोड लौटाता है। प्रमाणीकरण विफलताओं के परिणामस्वरूप 401 त्रुटि आती है, जबकि अपर्याप्त प्रीपेड क्रेडिट 402 त्रुटि ट्रिगर करता है। कॉम्बाइंड प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन के लिए कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन तक सपोर्ट करती है। यदि आपको उपलब्ध मॉडल जांचने की आवश्यकता है, तो /v1/models पर एक GET अनुरोध भेजें। सुनिश्चित करें कि आपके अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक न हो।