Codex API Quickstart

स्थापना और सेटअप

The codex api एक मान्य कुंजी और सही बेस URL की आवश्यकता है। तुरंत अपनी कुंजी प्राप्त करने के लिए Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करें। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। आधिकारिक OpenAI SDK का उपयोग सेटिंग के साथ करें base_url को https://api.codexfiyat.com/v1.

प्रमाणीकरण मानक Authorization: Bearer हेडर। प्रत्येक खाते में एक सक्रिय कुंजी होती है। एक नई कुंजी जनरेट करने से पिछली कुंजी तुरंत रद्द हो जाती है। यह कई क्रेडेंशियल प्रबंधित किए बिना रोटेशन को सरल बनाता है।

मूल अनुरोध उदाहरण

को एक पूर्णता अनुरोध भेजें uncensored मॉडल किसी भी HTTP क्लाइंट का उपयोग करके। एंडपॉइंट मानक पैरामीटर स्वीकार करता है जैसे temperature और top_p. JSON प्रतिक्रियाओं को कुशलता से संभालने के लिए अपने क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें।

• मॉडल को uncensored.
• संदर्भ के लिए अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट शामिल करें।
• यूजर संदेशों को JSON में परिभाषित करें messages array।

प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट और टोकन उपयोग आँकड़े होते हैं। त्रुटियाँ वर्णनात्मक संदेशों के साथ मानक HTTP कोड लौटाती हैं। स्केल करने से पहले आप एक सरल क्वेरी भेजकर कनेक्टिविटी की जाँच कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग Yanitlar

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध में। API रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए सर्वर-सेंटेड इवेंट्स (SSE) लौटाता है। प्रत्येक चंक को पार्स करें ताकि उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट को क्रमिक रूप से प्रदर्शित किया जा सके।

यह दृष्टिकोण अनुभवजन्य विलंबता को काफी कम करता है। बड़ी प्रतिक्रियाएँ जनरेट होते ही तुरंत दिखाई देती हैं। अंतिम चंक में सटीक बिलिंग के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल होता है।

टूल कॉलिंग (फंक्शन कॉलिंग)

फ़ंक्शन को tools टूल कॉलिंग को सक्षम करने के लिए पैरामीटर। मॉडल फ़ंक्शन कॉल को संरचित JSON प्रारूप में लौटाता है। tool_choice: auto स्वचोतिक डिटेक्शन के लिए।

आपके बैकएंड पर अनुरोधित फ़ंक्शन निष्पादित करें।

JSON मोड

सेट करके संरचित आउटपुट फ़ोर्स करें response_format को {"type": "json_object"}. मॉडल प्रतिक्रिया में मान्य JSON की गारंटी देता है। इससे रेगेक्स पार्सिंग या रीलॉजिक की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

विश्वसनीय डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए इस मोड का उपयोग करें। यह टूल परिभाषाओं के साथ सहज रूप से काम करता है। सुनिश्चित करें कि आपका प्रॉम्प्ट अपेक्षित स्कीमा का स्पष्ट वर्णन करता है। इस मोड में अमान्य JSON संरचनाएं दुर्लभ हैं।

Limitler ve Sinirlar

API स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए कठोर सीमाएं लागू करता है। आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध भेज सकते हैं। समवर्तिता 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। अधिकतम संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है।

प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि max_tokens अनसेट है, लिमिट 2,048 पर गिर जाती है। बॉडी साइज लिमिट 8 MB से अधिक अनुरोध त्रुटि लौटाते हैं। बाधाओं से बचने के लिए डैशबोर्ड के माध्यम से अपने उपयोग की निगरानी करें।

cURL

Copycurl https://api.codexfiyat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list available server configurations for ubuntu"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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