क्विकस्टार्ट: पहला API कॉल

बेस URL और प्रमाणीकरण

आपका API कुंजी हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है। आपको Authorization हेडर को Bearer टोकन के रूप में सेट करें। बेस URL का उपयोग करें https://api.textspolitical.com/v1 सभी एंडपॉइंट्स के लिए। यह URL मानक OpenAI SDKs और किसी भी संगत क्लाइंट के साथ काम करता है। आपकी कुंजी आपको सब्सक्रिप्शन शुल्क के बिना अनसेंसर्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है।

अपना पहला चैट कंप्लीशन भेजना

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions अपने प्रॉम्प्ट के साथ। मॉडल id है uncensored. यह बिना कंटेंट फिल्टरिंग के टेक्स्ट के साथ प्रतिक्रिया देता है। यह सीधा रिस्पॉन्स फॉर्मेट बल्क राजनीतिक संदेश जनरेट करने के लिए आदर्श है। अपने कनेक्शन की जांच करने के लिए निम्नलिखित उदाहरण का उपयोग करें।

Copycurl https://api.textspolitical.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three benefits of digital surveys for campaign outreach"}]
  }'

Python और Node SDKs का उपयोग

एकीकरण को सरल बनाने के लिए औपचारिक OpenAI लाइब्रेरी को इंस्टॉल करें। इनिशियलाइज़ेशन के दौरान अपना बेस URL और API कुंजी पास करें। Python SDK JSON सीरियलाइज़ेशन को स्वचालित रूप से संभालता है। Node SDK JavaScript वातावरण के लिए समान कार्यक्षमता प्रदान करता है। दोनों टूल तापमान और top_p जैसे आवश्यक पैरामीटर का समर्थन करते हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SSE के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. आप टोकन जनरेट होने पर सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) प्राप्त करते हैं। यह लंबे राजनीतिक पाठों के लिए अनुपस्थित विलंबता को कम करता है। टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में दिखाई देते हैं। यह विधि रियल-टाइम चैट इंटरफेस या लाइव टेक्स्ट जनरेशन के लिए आवश्यक 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)

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

उपयोग करें response_format सेट json_object संरचित डेटा के लिए। फ़ंक्शन कॉलिंग मॉडल को परिभाषित टूल आउटपुट करने की अनुमति देती है। यह सर्वे डेटा या टैग्ड राजनीतिक संदेशों के लिए उपयोगी है। आप सेट भी कर सकते हैं tool_choice विशिष्ट व्यवहारों को बल देने के लिए। सुनिश्चित करें कि आपकी स्कीमा अपेक्षित आउटपुट फॉर्मेट से मेल खाती है।

रेट लिमिट्स और बाधाएँ

आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। समवर्तिता 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। प्रत्येक अनुरोध बॉडी 8 MB से नीचे रहनी चाहिए। संदर्भ विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन का समर्थन करती है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। इन सीमाओं का उपयोग अपनी रीट्राई लॉजिक को प्रभावी ढंग से डिजाइन करने के लिए करें।