क्लॉड API प्रॉक्सी: क्विकस्टार्ट और एंडपॉइंट्स

प्रमाणीकरण और बेस URL

अपने क्लाइंट को पॉइंट करके कनेक्ट करें https://api.claudeapiproxy.com/v1 और अपनी अनोखी API कुंजी भेजकर। आप यह कुंजी तुरंत बनाते हैं जब आप Google या ईमेल पते से साइन अप करते हैं। सिस्टम प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी जारी करता है, इसलिए यदि आवश्यक हो तो कुंजी बदलना आसान है। सभी अनुरोधों में एक Authorization: Bearer <key> हेडर टोकन प्रोसेस करने से पहले अपने प्रीपेड बैलेंस की जांच करने के लिए।

चैट-कंप्लीशंस एंडपॉइंट

का उपयोग करके अपना पहला संदेश भेजें /v1/chat/completions मानक JSON फॉर्मेटिंग का उपयोग करने वाला एंडपॉइंट। यह एकल एंडपॉइंट हमारे अनसेंसर्ड मॉडल के लिए सभी टेक्स्ट जनरेशन कार्यों को संभालता है। आपको model field सेट है uncensored सही इनफरेंस पथ सुनिश्चित करने के लिए। सिस्टम केवल प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन में वास्तविक टोकन प्रोसेस किए जाने के लिए शुल्क लेता है।

Python SDK एकीकरण

अपने मौजूदा OpenAI Python क्लाइंट में बेस URL को अपडेट करें ताकि अनुरोधों को हमारे बुनियादी ढांचे के माध्यम से रूट किया जा सके। इससे आपको वर्तमान कोड संरचना बनाए रखते हुए असीमित जनरेशन क्षमताओं तक पहुंच मिलती है। अपनी API कुंशी वातावरण चर या सीधी कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से पास करें। क्लाइंट मानक प्रदाता की तरह ही सीरियलाइजेशन और प्रतिक्रिया पार्सिंग संभालता है।

Node SDK एकीकरण

Node.js SDK को हमारे बेस URL पर इंगित करने के लिए कॉन्फ़िगर करें जबकि मानक अनुरोध संरचनाओं को बनाए रखें। यह उन लाइब्रेरी के साथ संगतता सुनिश्चित करता है जो विशिष्ट OpenAI प्रतिक्रिया स्कीमा की उम्मीद करती हैं। आप पैरामीटर पास कर सकते हैं जैसे temperature या top_p बिल्कुल वैसे ही जैसे आप कहीं और करते हैं। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में जनरेटेड टेक्स्ट और टोकन उपयोग विवरण शामिल होता है।

स्ट्रीमिंग और टोकन गणना

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true सर्वर-सेंट इवेंट्स (Server-Sent Events) के माध्यम से रियल-टाइम टोकन चंक प्राप्त करने के लिए। यह बड़े उत्तरों के लिए अनुभूत विलंबता (perceived latency) को कम करता है और चैट इंटरफेस में उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है। स्ट्रीम में अंतिम चंक में अनुरोध के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल होता है। आप पूरे पूरा होने का इंतजार किए बिना इन चंक को क्रमिक रूप से पार्स कर सकते हैं।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

मॉडल इनपुट और आउटपुट दोनों को जोड़ने वाली 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है। आपके पास प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोध की सीमा है। मानक HTTP त्रुटियों को संभालें: 401 अमान्य कुंजी को इंगित करता है, 402 इसका मतलब है कि आपको अधिक प्रीपेड क्रेडिट की आवश्यकता है, और 429 दर सीमा निर्धारण का संकेत देते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए, और अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन तक सीमित है, जब तक कि अन्यथा निर्दिष्ट न किया गया हो।

cURL

Copycurl https://api.claudeapiproxy.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "get the current server time in ISO format"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.claudeapiproxy.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.claudeapiproxy.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

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)