OpenAI-संगत
अपने मौजूदा SDKs के साथ एक base URL और API key बदलकर काम करता है।
अनसेंसर्ड API
100,000 टोकन की संदर्भ विंडो और पारदर्शी मूल्य निर्धारण के साथ अनकेंसर LLM मॉडल के लिए एक ड्रॉप-इन, OpenAI-संगत API प्राप्त करें, जो प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.15 से शुरू होता है।
curl https://api.dolphinuncensoredai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List steps to deploy docker container."}]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.dolphinuncensoredai.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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.dolphinuncensoredai.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);अपने मौजूदा SDKs के साथ एक base URL और API key बदलकर काम करता है।
लंबे दस्तावेज़ों के लिए प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन के संयोजन में 100,000 टोकन तक प्रोसेस करें।
मानक Server-Sent Events (SSE) स्ट्रीम के माध्यम से रीयल-टाइम टोकन उपयोग और टेक्स्ट प्राप्त करें।
विश्वसनीयता के लिए response_format पैरामीटर को json_object पर सेट करके संरचित आउटपुट फ़ोर्स करें।
अपनी एप्लिकेशन के साथ गतिशील, प्रोग्रामेटिक इंटरैक्शन के लिए tool use और tool_choice सक्षम करें।
प्रॉम्प्ट्स को ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल नहीं किया जाता है, और साइन अप के लिए फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है।
1 / 3
तुरंत अपनी API कुंजी प्राप्त करने के लिए Google या ईमेल से साइन इन करें।
2 / 3
सेवा का उपयोग शुरू करने के लिए USDT या USDC के साथ क्रिप्टो फंड जोड़ें।
3 / 3
अपने क्लाइंट को हमारे बेस URL की ओर निर्देशित करें और टेक्स्ट जनरेट करना शुरू करें।
कानूनी वयक विषयों के लिए अचानक अस्वीकृतियों के बिना असीमित फिक्शनल कहानियां बनाएं।
बिना सेंसर किए जाने वाले मॉडल के साथ जेलब्रेक और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन अटैक का विश्लेषण करें।
ऐसे इमर्सिव चैटबॉट बनाएं जो लंबी बातचीत के दौरान किरदार और संदर्भ बनाए रखें।
सामग्री सुरक्षा फ़िल्टर्स से कम बाधाओं के साथ कोड स्निपेट जनरेट करें।
इन तीन सरल चरणों का पालन करके अस्सी सेकंड में अपनी पहली प्रतिक्रिया प्राप्त करें।
डेवलपर रोलप्ले या रचनात्मक लेखन कार्यों के दौरान एप्लिकेशन लॉजिक को तोड़ने वाले अचानक अस्वीकारों और प्रतिबंधात्मक फिल्टरों से बचने के लिए अनसेंसर्ड मॉडल्स को चुनते हैं। उन स्वामित्व वाले मॉडल्स के विपरीत जो कानूनी वयस्क सामग्री या विवादास्पद विषयों को सेंसर कर सकते हैं, हमारा API छिपी हुई प्रतिबंधों के बिना स्थिर प्रतिक्रियाएं सुनिश्चित करता है। आपको एक भविष्यवाणी योग्य एंडपॉइंट मिलता है जहां मॉडल सीधे जवाब देता है, सामग्री नीति के कारण अनुरोध क्यों विफल हुआ, इसकी डिबगिंग की आवश्यकता से बचते हुए। यह NSFW एप्लिकेशन और उन विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए महत्वपूर्ण है जहां कठोर अनुपालन की आवश्यकता नहीं होती है।
अनकेंसरड LLSL अपने आउटपुट में वयस्क विषयों या विवादास्पद लॉजिक को फिल्टर करने से इनकार करके क्रिएटिव वर्कफ्लो को पावर करता है।
बिना अचानक सामग्री ब्लॉक के असीमित पात्र संवाद जनरेट करें। मॉडल 100,000 टोकन तक लंबे संदर्भ के लिए पात्र स्थिरता बनाए रखता है।
तकनीकी जार्गन को सेंटाइज़ किए बिना विस्तृत कोड व्याख्याएं जनरेट करें। अपने ऐप्स में संरचित रिस्पॉन्स को सीधे पार्स करने के लिए JSON मोड का उपयोग करें।
टूल उपयोग के लिए फंक्शन कॉलिंग निष्पादित करें।
अधिकतर डेवलपर्स टोकन सीमाओं को अनदेखा करके या इमेज जनरेशन की उम्मीद करके क्रेडिट बर्बाद करते हैं। हमारा एंडपॉइंट POST /v1/chat/completions के माध्यम से केवल टेक्स्ट लौटाता है। ट्रंकेशन से बचने के लिए max_tokens को 16,000 पर सेट करें। SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग को उपयोग आँकड़ों के लिए अंतिम चंक को पार्स करने की आवश्यकता होती है। हम किशोरों से जुड़े अनुरोधों को अस्वीकार करते हैं, इसलिए उन्हें जल्दी फ़िल्टर करें। हमारी 100,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो का बुद्धिमानी से उपयोग करें: प्रॉम्प्ट + कंप्लीशन दोनों मिलकर गिने जाते हैं। आउटपुट असीमित मानें नहीं।
अनकेंसर्ड LLM में स्विच करने के लिए केवल तीन कॉन्फ़िगरेशन बदलावों की आवश्यकता है। अपने base_url को HTTPS://api.dolphinuncensoredai.com/v1 पर अपडेट करें और अपनी API कुंजी सेट करें। अपने क्लाइंट सेटिंग्स में मॉडल आईडी को "uncensored" पर बदलें। /v1/chat/completions पर एक POST अनुरोध भेजकर कनेक्टिविटी की जांच करें। हमारी इम्प्लीमेंटेशन तापमान और SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग जैसे मानक पैरामीटरों का समर्थन करती है। यह ड्रॉप-इन दृष्टिकोण आपको मौजूदा कोड बनाए रखने और अचानक फिल्टर के बिना असीमित प्रतिक्रियाओं तक पहुंचने की अनुमति देता है।
सुनिश्चित करें कि एंडपॉइंट, प्राइसिंग, और लिमिट्स प्रतिबद्ध करने से पहले।
/v1/chat/completions एक स्पष्ट बेस यूआरएल के साथ।यह अनसेंसर्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल के लिए एक होस्टेड, OpenAI-कम्पैटिबल API एंडपॉइंट है। बेस यूआरएल HTTPS://api.dolphinuncensoredai.com/v1 है। यह स्ट्रीमिंग, फंक्शन कॉलिंग, और JSON मोड को सपोर्ट करता है।
इनपुट टोकन की कीमत 1M प्रति $0.15 है और आउटपुट टोकन की कीमत 1M प्रति $0.50 है। त्रुटियां और अस्वीकृतियों से शून्य शुल्क लगता है। पूर्वभुगतान क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता और कठोरता से वास्तविक टोकन उपयोग के आधार पर चार्ज किया जाता है।
हाँ, यह Server-Sent Events (SSE) के माध्यम से स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है। टोकन उपयोग विवरण स्ट्रीम के अंतिम चंक में प्रदान किए जाते हैं, जिससे आप जनरेशन के दौरान लागत की रियल-टाइम निगरानी कर सकते हैं।
प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, या 2,048 टोकन यदि max_tokens पैरामीटर स्पष्ट रूप से सेट नहीं किया गया है।
केवल क्रिप्टो: USDT (TRC20) या USDC (Base)। $20 से $500 तक कोई भी पूर्ण राशि स्वीकार की जाती है। बड़ी टॉप-अप के लिए बोनस क्रेडिट जोड़ा जाता है।
हाँ, नए खातों को 7 दिनों के लिए वैध $0.50 का ट्रायल क्रेडिट मिलता है। ट्रायल प्रति व्यक्ति एक ही होता है।
dolphinuncensoredai.com
एक खाता बनाएं, कुंजी कॉपी करें, बेस URL बदलें। सेटअप यही है।