Uncensored Video API क्विकस्टार्ट गाइड

प्रमाणीकरण और बेस URL

अपने बेस URL को https://api.uncensoredvideo.cc/v1 पर सेट करके अनसेंसर्ड वीडियो API तक पहुंचें। अपने API कुंजी को Authorization हेडर में Bearer टोकन के रूप में पास करें। डैशबोर्ड के माध्यम से आप प्रत्येक खाते के लिए एक कुंजी जनरेट करते हैं; एक नई कुंजी बनाने से पिछली तुरंत बदल दी जाती है। इस कुंजी को सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके प्रीपेड क्रेडिट तक सीधी पहुंच प्रदान करती है।

बेसिक चैट कंप्लीशन

स्टैंडर्ड टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स /v1/chat/completions एंडपॉइंट पर भेजें। मॉडल कानूनी वयस्क या जोशीले विषयों के लिए बिना सेंसर टेक्स्ट के साथ प्रतिक्रिया देता है। आप रचनात्मकता और आउटपुट लंबाई को नियंत्रित करने के लिए temperature, top_p, और stop सीक्वेंस को समायोजित कर सकते हैं। यह एंडपॉइंट वीडियो स्क्रिप्ट जनरेशन के लिए हमारे टेक्स्ट लेयर का मुख्य हिस्सा है।

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

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है। टोकन उपयोग मेट्रिक्स (इनपुट और आउटपुट गणना) केवल स्ट्रीम के अंतिम चंक में शामिल होते हैं। यह उपयोग ट्रैकिंग को सटीक रखते हुए स्क्रिप्ट्स के रियल-टाइम रेंडरिंग की अनुमति देता 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)

संरचित डेटा के लिए JSON मोड

वीडियो मेटाडेटा या कैप्शनिंग पाइपलाइन के लिए, response_format: { "type": "json_object" } का उपयोग करके संरचित आउटपुट लागू करें। मॉडल कठोरता से मान्य JSON लौटाएगा, जिससे स्क्रिप्ट्स और दृश्य विवरणों को प्रोग्रामेटिक रूप से पार्स करना आसान हो जाता है। यह एआई वीडियो स्टैक्स के लिए पोस्ट-प्रोसेसिंग ओवरहेड को कम करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

टूल्स के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग

अपने अनुरोध में टूल्स परिभाषित करें ताकि मॉडल तय कर सके कि कब उन्हें कॉल करना है। फ़ंक्शन कॉलिंग को मजबूर करने या अनुमति देने के लिए tool_choice का उपयोग करें। यह उन स्थितियों में उपयोगी है जहाँ LLM को बाहरी सेवाओं के साथ इंटरैक्ट करने की आवश्यकता होती है, जैसे स्वचालित वीडियो टैगिंग या सीन एक्सट्रैक्शन। मॉडल संरचित टूल कॉल लौटाता है जिन्हें आपका कोड निष्पादित कर सकता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

टोकन लिमिट और मूल्य निर्धारण

कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है (संयुक्त प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन)। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 32,000 टोकन है, या 2,048 यदि max_tokens सेट नहीं है। रेट लिमिट प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध है, अधिकतम 8 समानांतर अनुरोधों के साथ। मूल्य निर्धारण $0.25 प्रति 1M इनपुट टोकन और $1.00 प्रति 1M आउटपुट टोकन है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। यदि आपको 401 मिलता है, तो अपनी कुंजी की जांच करें; 402 का अर्थ है अपर्याप्त क्रेडिट; 429 का संकेत है कि आपने रेट लिमिट को छू लिया है।