AI कोडिंग API क्विकस्टार्ट गाइड

प्रमाणीकरण सेटअप

Get API key पर खाता बनाकर शुरू करें। आपको केवल एक ईमेल और पासवर्ड की आवश्यकता है; शुरू करने के लिए कार्ड की आवश्यकता नहीं है। साइनअप करने पर, आपको तुरंत एक API कुंजी मिलती है। यह कुंजी base URL: https://api.codingllmapi.com/v1 के सभी अनुरोधों को प्रमाणीकृत करती है।

अपनी कुंजी को सुरक्षित रखें। आप अपने डैशबोर्ड से किसी भी समय इसे रीजेनरेट कर सकते हैं, जो तुरंत पिछली कुंजी को अमान्य कर देता है। आपके अनुरोधों में भेजे जाने वाले मॉडल की पहचान uncensored है। यह एक ओपन-वेट मॉडल है जो हमारे अपने सर्वर पर चलता है, GPT, Claude या Gemini का प्रॉक्सी नहीं है।

पहला अनुरोध

OpenAI-संगत फॉर्मेट का उपयोग करके एक मानक चैट कंप्लीशन अनुरोध भेजें। API user/assistant/system भूमिका और कंटेंट वाले संदेश स्वीकार करता है। यह कानूनी वयस्क या विवादास्पद विषयों (किशोरों को छोड़कर) को फिल्टर किए बिना कोड जनरेशन के लिए अनुकूलित टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है।

• बेस यूआरएल: https://api.codingllmapi.com/v1
• एंडपॉइंट: POST /v1/chat/completions
• मॉडल: uncensored

Copycurl https://api.codingllmapi.com/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 SDK एकीकरण

आधिकारिक OpenAI Python SDK का उपयोग करें। क्लाइंट को हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें। SDK अनुरूप फॉर्मेट को स्वचालित रूप से संभालता है। यह दृष्टिकोण सरल टेक्स्ट जनरेशन या अधिक जटिल एजेंट लूप बनाने के लिए काम करता है।

सुनिश्चित करें कि आप openai पैकेज का एक हालिया संस्करण उपयोग कर रहे हैं। क्लाइंट हमारे एंडपॉइंट के लिए JSON सीरियलाइजेशन और HTTP हेडर्स को सही ढंग से संभालेगा।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.codingllmapi.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 SDK एकीकरण

आधिकारिक openai Node.js पैकेज का उपयोग करें, न कि Anthropic या Google-विशिष्ट SDK। बेस यूआरएल को हमारे सेवा की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। यह हमारे द्वारा प्रदान की जाने वाली OpenAI-संगत अनुरूप संरचना के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।

npm install openai के माध्यम से पैकेज इंस्टॉल करें। अपनी कुंजी और कस्टम बेस यूआरएल के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। यह विधि उन सर्वर-साइड कोडिंग एजेंट्स के लिए विश्वसनीय है जिन्हें कोड स्निपेट जनरेट करने या रिपॉजिटरी का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.codingllmapi.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 कोड प्रतिक्रियाएं

रियल-टाइम फीडबैक के लिए, stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API Server-Sent Events (SSE) लौटाता है। प्रत्येक चंक आंशिक टोकन आउटपुट रखता है, जिससे आपका एजेंट जनरेट होते ही कोड प्रदर्शित कर सकता है। यह लंबे कोड ब्लॉक्स के लिए अनुभवजन्य लेटेंसी को कम करता है।

अंतिम प्रतिक्रिया को संचित करने के लिए स्ट्रीम इवेंट्स को संभालें। मॉडल कॉन्टेक्स्ट विंडो सीमा या max_tokens पैरामीटर तक पहुंचने तक जनरेट करना जारी रखता 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)

सीमाएं और त्रुटियां

अवरोधों से बचने के लिए इन सीमाओं पर ध्यान दें। आपको प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध मिलते हैं। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। यदि आप रेट लिमिट से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। यदि आपका प्रीपेड क्रेडिट खत्म हो जाता है, तो आपको 402 त्रुटि मिलती है। एक अमान्य या रद्द की गई कुंजी 401 लौटाती है।

कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन की है (प्रॉम्प्ट + कंप्लीशन)। यदि आपका प्रॉम्प्ट और जोड़कर जनरेटेड कोड इससे अधिक होता है, तो मॉडल रुक जाता है। आउटपुट के लिए जगह छोड़ने के लिए अपने इनपुट टोकन की सावधानीपूर्वक योजना बनाएं।