आवश्यकताएँ: SDK सेटअप
कनेक्शन कॉन्फ़िगर करने से पहले अपनी पसंदीदा भाषा के लिए आधिकारिक क्लाइंट लाइब्रेरी इंस्टॉल करें। लाइब्रेरी स्वचालित रूप से JSON सिरियलाइज़ेशन, पुन: प्रयास और स्ट्रीमिंग प्रोटोकॉल संभालती है।
Python के लिए, pip के माध्यम से पैकेज इंस्टॉल करें। Node.js के लिए, npm या yarn का उपयोग करें ताकि निर्भरता को अपने प्रोजेक्ट में जोड़ा जा सके।
सुनिश्चित करें कि आप फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड जैसे सभी फीचर्स का समर्थन करने के लिए SDK का एक नवीनतम संस्करण उपयोग कर रहे हैं।
कॉन्फ़िगरेशन: बेस URL & कुंजी
अपने SDK क्लाइंट को हमारे विशिष्ट बेस यूआरएल की ओर निर्देशित करें और साइनअप के दौरान प्राप्त API कुंजी प्रदान करें।
बेस URL HTTPS://api.claudellmapi.com/v1 है। यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध डिफ़ॉल्ट प्रदाता के बजाय हमारे अनकैप्ड मॉडल सर्वरों पर जाएं।
API कुंजी को एक एन्वायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें या इसे सीधे क्लाइंट कंस्ट्रक्टर में पास करें। अतिरिक्त हेडर की आवश्यकता नहीं है।
अपना पहला रिक्वेस्ट भेजना
कनेक्टिविटी और प्रतिक्रिया गुणवत्ता की जाँच करने के लिए एक सरल चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। असीमित मॉडल तक पहुँचने के लिए मॉडल ID 'uncensored' का उपयोग करें।
अनुरोध संरचना मानक OpenAI प्रारूप की नकल करती है, जिससे मौजूदा इंटीग्रेशन को बदलना आसान हो जाता है।
अपने प्रॉम्प्ट के लिए मॉडल के उत्तर वाला एक टेक्स्ट प्रतिक्रिया की उम्मीद करें।
स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस हैंडल करना
स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि टोकन जनरेट होते ही प्राप्त हों, जिससे लंबे आउटपुट के लिए अनुभवजन्य विलंबता कम हो।
अपने अनुरोध में stream पैरामीटर को true सेट करें। SDK उपलब्ध होते ही टेक्स्ट के चंक्स yield करेगा।
यह उन चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है जहां उपयोगकर्ता तब तक तुरंत फीडबैक की उम्मीद करते हैं जबकि मॉडल अभी भी सोच रहा होता है।
फ़ंक्शन कॉलिंग को लागू करना
मॉडल को सादे टेक्स्ट के बजाय स्ट्रक्चर्ड डेटा लौटाने के लिए अपने रिक्वेस्ट में टूल्स परिभाषित करें।
फ़ंक्शन स्कीमा निर्दिष्ट करें और tool_choice को 'auto' या एक विशिष्ट फ़ंक्शन नाम पर सेट करें।
मॉडल एक फंक्शन कॉल ऑब्जेक्ट के साथ प्रतिक्रिया देगा जिसे आप अपने कोड में निष्पादित कर सकते हैं। यह हमारे uncensored मॉडल के साथ सहज रूप से काम करता है।
त्रुटि हैंडलिंग & सीमाएँ
मসmooth उपयोगकर्ता अनुभव बनाए रखने के लिए सामान्य HTTP त्रुटियों को सहजता से संभालें। 401 स्टेटस का अर्थ है कि API कुंजी अमान्य या अनुपस्थित है। 402 स्टेटस का अर्थ है कि आपका पूर्व-भुगतान किया गया क्रेडिट खत्म हो गया है। 429 स्टेटस संकेत देता है कि आपने प्रति मिनट 300 अनुरोधों की रेट लिमिट पार कर ली है।
आपका संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है प्रॉम्प्ट और पूर्णता संयुक्त के लिए। 8 MB बॉडी सीमा से अधिक अनुरोध भी विफल हो जाएंगे।
cURL
curl https://api.claudellmapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "What are the current rate limits for large context windows"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.claudellmapi.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.claudellmapi.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
stream = 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)