Grok NSFW उपयोगकर्ताओं के लिए क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण और बेस URL

हमारा API openai संगत प्रोटोकॉल लागू करता है। आप अपने अद्वितीय API कुंजी को Authorization हेडर में पास करके प्रमाणीकरण करते हैं। सभी अनुरोधों के लिए बेस URL https://api.groknsfw.cc/v1 है। मानक प्रदाताओं के विपरीत, हमें विशिष्ट संगठन ID की आवश्यकता नहीं है। डैशबोर्ड या त्वरित साइन अप पृष्ठ के माध्यम से अपनी कुंजी उत्पन्न करें। अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें; यह आपके प्रीपेड क्रेडिट तक पूर्ण पहुँच प्रदान करती है। कोई मासिक शुल्क या सदस्यता नहीं है, केवल टोकन-प्रति-भुगतान मूल्य निर्धारण है जिसकी कोई समाप्ति नहीं होती।

प्रत्येक अनुरोध में मॉडल पहचानकर्ता uncensored शामिल होना चाहिए। यह मॉडल हमारी अंतर्निर्मित संरचना पर होस्ट किए गए एक ओपन-वेट लार्ज लैंग्वेज मॉडल है, जो अन्य विक्रेताओं से भिन्न है। यह कानूनी वयस्क सामग्री के लिए बिना सेंसर उत्तर प्रदान करने के लिए ट्यून्ड है, जबकि उच्च तथ्यात्मक सटीकता बनाए रखता है। आपको अपने क्लाइंट लाइब्रेरी संस्करण में बदलाव करने की आवश्यकता नहीं है; मानक OpenAI SDK आउट ऑफ द बॉक्स काम करते हैं।

बेसिक चैट कम्पलीशन

टेक्स्ट जनरेट करने के लिए एक मानक चैट कंप्लीशन अनुरोध भेजें। एंडपॉइंट संदेशों की एक सूची स्वीकार करता है, जिसमें सिस्टम, उपयोगकर्ता और असिस्टेंट भूमिकाएं शामिल हैं। यह संरचना आपको संदर्भ, निर्देश और संवाद इतिहास परिभाषित करने की अनुमति देती है। मॉडल प्रदान किए गए प्रॉम्प्ट के आधार पर एक टेक्स्ट प्रतिक्रिया लौटाता है। आप temperature और top_p जैसे पैरामीटर का उपयोग करके आउटपुट की रचनात्मकता को नियंत्रित कर सकते हैं। यदि max_tokens निर्दिष्ट नहीं है, तो डिफ़ॉल्ट आउटपुट सीमा 2,048 टोकन है। आप इसे प्रति अनुरोध 32,000 टोकन तक बढ़ा सकते हैं, कुल 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो के भीतर।

त्रुटियां स्टैंडर्ड JSON फॉर्मेट में लौटाई जाती हैं। सामान्य समस्याओं में अमान्य कुंजियां या अपर्याप्त क्रेडिट शामिल हैं। API आपके लिए टोकनाइजेशन हैंडल नहीं करता है; आप टेक्स्ट भेजते हैं और मॉडल इसे आंतरिक रूप से प्रोसेस करता है। आप अंतिम जनरेटेड टेक्स्ट या एनेबल होने पर पार्शियल स्ट्रीम्स प्राप्त करते हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

फ़ंक्शन कॉलिंग और उपकरण

API फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है, जिससे मॉडल सादे टेक्स्ट के बजाय संरचित डेटा आउटपुट कर सकता है। अपने उपकरणों को tools पैरामीटर में परिभाषित करें, फ़ंक्शन नाम, विवरण और पैरामीटर स्कीमा निर्दिष्ट करके। जब मॉडल यह निर्धारित करता है कि टूल कॉल आवश्यक है, तो यह JSON फॉर्मेट में फ़ंक्शन नाम और तर्क लौटाता है। आपका एप्लिकेशन फिर फ़ंक्शन निष्पादित करता है और परिणाम को संवाद में वापस फीड करता है। यह जटिल वर्कफ़्लो, डेटा एक्सट्रैक्शन और स्वचालित कार्यों को सक्षम बनाता है। tool_choice को सेट करें ताकि यह नियंत्रित कर सके कि क्या मॉडल को टूल का उपयोग करना चाहिए या वह स्वतंत्र रूप से चुन सकता है।

JSON मोड

कठोर आउटपुट फॉर्मेट की आवश्यकता वाले एप्लिकेशन के लिए, JSON मोड का उपयोग करें। response_format पैरामीटर को {"type": "json_object"} पर सेट करें। मॉडल अपना आउटपुट वैध JSON तक सीमित कर देगा। यह अपने बैकएंड सिस्टम में डेटा पार्स करने या संरचित कॉन्फ़िगरेशन जनरेट करने के लिए आदर्श है। ध्यान दें कि JSON मोड स्वतंत्र रूप से टेक्स्ट की तुलना में मॉडल की तर्कशक्ति की लचीलेपन को थोड़ा कम कर सकता है। सुनिश्चित करें कि आपका प्रॉम्प्ट मॉडल को स्पष्ट रूप से केवल JSON आउटपुट करने का निर्देश देता है। यह सुविधा फ़ंक्शन कॉलिंग के साथ काम करती है, लेकिन जब आपको टूल परिभाषाओं के बिना केवल संरचित डेटा की आवश्यकता होती है तो यह एक सरल इंटरफ़ेस प्रदान करती है।

टोकन उपयोग और लिमिट्स

आपके खाते को प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित किया गया है। अधिकतम अनुरोध बॉडी साइज 8 MB है। यदि आप इन सीमाओं को पार करते हैं, तो API 429 स्टेटस कोड लौटाता है। प्रमाणीकरण त्रुटियां 401 लौटाती हैं, और अपर्याप्त क्रेडिट 402 लौटाता है। मूल्य निर्धारण $0.25 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $1.00 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट खर्च नहीं करतीं। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन है, जिसमें प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों शामिल हैं। अप्रत्याशित लागत से बचने के लिए अपने टोकन उपयोग का सावधानीपूर्वक प्रबंधन करें। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, और आप किसी भी समय क्रिप्टो का उपयोग करके टॉप-अप कर सकते हैं।

cURL

Copycurl https://api.groknsfw.cc/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

Copyfrom openai import OpenAI

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