Apertus ia API Documentation

1. Quickstart: Connect Your First Request

बेस URL https://api.apertusia.com/v1 है। अपने API कुंजी को Authorization हेडर में पास करें। मॉडल पहचानकर्ता uncensored है। यह सेटअप किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

संपर्क तुरंत परीक्षण करने के लिए इस cURL कमांड का उपयोग करें। YOUR_API_KEY को अपनी वास्तविक कुंजी से बदलें।

Copycurl https://api.apertusia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 python libraries for web scraping"}]
  }'

प्रमाणीकरण त्रुटियाँ 401 लौटाती हैं। अपर्याप्त फंड 402 लौटाते हैं। दर सीमाएँ 429 लौटाती हैं।

2. समर्थित पैरामीटर: तापमान, शीर्ष P और बीज

अराजकता को temperature से, विविधता को top_p से, और पुनरुत्पादकता को seed से नियंत्रित करें। ये पैरामीटर मानक OpenAI अनुपालन का पालन करते हैं। संतुलित आउटपुट के लिए temperature को 0.7 या अधिक रचनात्मकता के लिए 1.0 पर सेट करें। शीर्ष प्रायिकता द्रव्यमान तक नमूनाकरण को सीमित करने के लिए top_p का उपयोग करें। seed पैरामीटर डीबगिंग के लिए समान आउटपुट सुनिश्चित करता है।

स्थानीय परीक्षण के लिए उदाहरण Python स्निपेट:

Copyfrom openai import OpenAI

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

3. सर्वर-सेंट इवेंट्स के साथ स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए stream: true सेट करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (Server-Sent Events) के माध्यम से चंक लौटाता है। प्रत्येक चंक में आंशिक पाठ और टोकन उपयोग डेटा होता है। इससे लंबे उत्तरों के लिए अनुभव की गई लेटेंसी कम हो जाती है। अपने UI को रियल-टाइम में अपडेट करने के लिए SSE इवेंट्स हैंडल करें।

Node.js उदाहरण आधिकारिक SDK का उपयोग करके:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

4. फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड कॉन्फ़िगरेशन

कठोर JSON आउटपुट के लिए response_format का उपयोग {"type": "json_object"} के साथ करें। यह प्रोग्रामेटिक पाइपलाइनों के लिए संरचित डेटा सुनिश्चित करता है। अनुरोध बॉडी में tools सरणी प्रदान करके फ़ंक्शन कॉलिंग सक्षम करें। मॉडल टूल कॉल अपेक्षित प्रारूप में लौटाएगा। विशिष्ट व्यवहार को बल देने के लिए tool_choice का उपयोग करें।

5. दर सीमाएं और अनुरोध आकार प्रतिबंध

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों का समर्थन करती है। प्रति कुंजी समवर्ती अनुरोध 8 तक सीमित हैं। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। संदर्भ विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन रखती है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट पूरे 100,000-टोकन विंडो तक हो सकता है। कटौती से बचने के लिए max_tokens को अनसेट छोड़ दें या इसे उच्च सेट करें। त्रुटियां क्रेडिट खर्च नहीं करतीं। रिफंड जारी नहीं किए जाते हैं, लेकिन बिलिंग त्रुटियों को सपोर्ट के माध्यम से ठीक किया जाता है।

6. प्रमाणीकरण और त्रुटि हैंडलिंग

डैशबोर्ड के माध्यम से अपनी कुंजी जनरेट करें। Google लॉगिन या ईमेल का उपयोग करें। कुंजी तुरंत दिखाई देती है। इसे Authorization: Bearer हेडर में शामिल करें। अमान्य कुंजियाँ 401 लौटाती हैं। 429 त्रुटियाँ दर सीमा समाप्त होने का संकेत देती हैं। 402 त्रुटियाँ दर्शाती हैं कि आपकी पूर्व-भुगतान क्रेडिट समाप्त हो गई है। USDT या USDC से अपडेट करें। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते।

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)