Heretic LLMHeretic LLM: API दस्तावेज़ीकरण
Heretic LLM: API दस्तावेज़ीकरण
कम समय में Heretic LLM API के साथ शुरुआत करें। GPU इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधित किए बिना, 'uncensored' मॉडल से बिना सेंसर प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए मानक OpenAI SDKs का उपयोग करें।
बेस URL और प्रमाणीकरण
Heretic LLM API का उपयोग शुरू करने के लिए, अपने OpenAI-संगत क्लाइंट को हमारे बेस URL https://api.hereticllm.com/v1 पर पॉइंट करें। API मानक Bearer टोकन प्रमाणीकरण का उपयोग करता है। आप Get API Key पेज पर केवल ईमेल और पासवर्ड से साइन इन करके API कुंजी जनरेट कर सकते हैं। कुंजी साइनअप के तुरंत बाद प्रदर्शित होती है और किसी भी समय पुनर्जनरेट की जा सकती है, जिससे पिछली कुंजी अमान्य हो जाती है।
OPENAI_API_KEY पर्यावरण चर सेट करें या क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में कुंजी सीधे पास करें। सुनिश्चित करें कि आपका बेस URL Heretic एंडपॉइंट पर अपडेट किया गया है। यह सेटअप आपको आधिकारिक OpenAI SDKs का उपयोग करने की अनुमति देता है, केवल बेस URL और कुंजी बदलने से, बिना कोड में कोई बदलाव किए।
पहला अनुरोध
चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट पर अपना पहला अनुरोध भेजें। मॉडल आईडी uncensored है। यह ओपन-वेट मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए बिना सेंसर जवाब देने के लिए ट्यून्ड है, जो बिना सेंसर कोडिंग, क्रिएटिव राइटिंग या रिसर्च के लिए आदर्श है। कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों के लिए 100,000 टोकन तक का समर्थन करती है।
नीचे एंडपॉइंट परीक्षण के लिए एक मूल cURL उदाहरण दिया गया है। YOUR_API_KEY को अपनी वास्तविक कुंजी से बदलें।
प्रतिक्रिया उत्पन्न टेक्स्ट वाले एक मानक OpenAI-फॉर्मेट ऑब्जेक्ट होगी।
curl https://api.hereticllm.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 पैकेज का उपयोग करके API को अपने Python एप्लिकेशन में एकीकृत करें। लाइब्रेरी JSON सीरियलाइजेशन और स्ट्रीमिंग को स्वचालित रूप से संभालती है। अपनी API कुंजी और सही बेस URL के साथ क्लाइंट इनिशियलाइज़ करें। फिर, मॉडल ID uncensored के साथ chat.completions.create कॉल करें।
यह दृष्टिकोण सिंक्रोनस और असिंक्रोनस दोनों वर्कफ़्लो के लिए सहज रूप से काम करता है। मॉडल स्टैंडर्ड प्रॉम्प्ट, फ़ंक्शन कॉलिंग और स्ट्रीमिंग पैरामीटर के प्रतिक्रिया देता है, जैसे कि अन्य OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट करते हैं। आप मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करने के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट पास कर सकते हैं या सीधे इंटरैक्शन के लिए यूजर मेसेज का उपयोग कर सकते हैं।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.hereticllm.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 SDK एकीकरण
JavaScript और TypeScript प्रोजेक्ट्स के लिए, openai npm पैकेज का उपयोग करें। Heretic बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें। API मानक अनुरोध संरचनाओं का समर्थन करता है, जिसमें टूल परिभाषाएं और फ़ंक्शन कॉलिंग शामिल है।
असिंक्रोनस/एवेइट पैटर्न का उपयोग करते समय, प्रतिक्रिया को सही ढंग से हैंडल करने की सुनिश्चित करें। मॉडल टेक्स्ट रिस्पॉन्स लौटाता है जिन्हें आपकी एप्लिकेशन लॉजिक में सीधे प्रोसेस किया जा सकता है। यह इंटीग्रेशन बिना सेंसर LLM क्षमताओं की आवश्यकता वाले चैट इंटरफेस, ऑटोमेटेड एजेंट्स या डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाने के लिए आदर्श है।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.hereticllm.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 प्रतिक्रियाएं
अपने API अनुरोध में स्ट्रीमिंग सक्षम करके रियल-टाइम प्रतिक्रियाएं सक्षम करें। stream पैरामीटर को true पर सेट करें। API जनरेट होते ही टेक्स्ट के चंक वाले Server-Sent Events (SSE) स्ट्रीम लौटाएगा। इससे प्रतीत होने वाली लेटेंसी कम होती है और चैट एप्लिकेशन के लिए यूजर अनुभव अधिक सहज होता है।
स्ट्रीम में प्रत्येक चंक प्रतिक्रिया का एक हिस्सा होता है। अपने UI को रियल-टाइम अपडेट करने के लिए इन चंक को क्रमिक रूप से हैंडल करें। स्ट्रीमिंग फीचर OpenAI SDKs के साथ पूर्णतः संगत है, इसलिए आप डेटा को कुशलतापूर्वक प्रोसेस करने के लिए मानक stream इटरेटर या इवेंट लिस्नर्स का उपयोग कर सकते हैं।
stream = 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)रेट लिमिट, त्रुटियां और कॉन्टेक्स्ट
API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों की सीमा और 8 MB के अनुरोध बॉडी साइज को लागू करता है। यदि आप रेट लिमिट से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 एरर मिलेगा। ऑथेंटिकेशन एरर 401 स्टेटस लौटाते हैं, जो एक अमान्य या अनुपलब्ध API कुंजी को इंगित करते हैं। यदि आपका प्रीपेड क्रेडिट समाप्त हो जाता है, तो API 402 एरर लौटाता है, जिसके लिए टॉप-अप की आवश्यकता होती है।
क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, और आप क्रिप्टो (USDT या USDC) का उपयोग करके $10 से टॉप-अप कर सकते हैं, बड़े जमा के लिए बोनस क्रेडिट के साथ। मॉडल 100,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है। सुनिश्चित करें कि आपके प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन इस सीमा के भीतर फिट हों। प्राइसिंग और लिमिट्स के बारे में अधिक विवरण के लिए, प्राइसिंग पेज पर जाएं।
तकनीकी विवरण
API की सभी असली सीमाएँ और सुविधाएँ एक जगह — क्रेडिट जोड़ने से पहले इन्हें देख लें।
| मद | मान |
|---|---|
| API फ़ॉर्मेट | OpenAI के अनुकूल: कोई भी OpenAI SDK चलेगा — बस base URL और कुंजी बदलें |
| Base URL | https://api.hereticllm.com/v1 |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions · GET /v1/models |
| प्रमाणीकरण | Authorization: Bearer YOUR_KEY |
| मॉडल ID | uncensored |
| फ़ंक्शन कॉलिंग | हाँ — tools, tool_choice; जवाब में tool_calls, स्ट्रीमिंग में भी; नतीजे role: tool संदेश से भेजें |
| JSON मोड | response_format: {"type": "json_object"} |
| पैरामीटर | temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty, frequency_penalty |
| अधिकतम आउटपुट | 100,000-टोकन विंडो के शेष हिस्से तक; max_tokens वैकल्पिक (अलग सीमा नहीं) |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 100,000 टोकन (इनपुट + आउटपुट मिलाकर) |
| स्ट्रीमिंग | हाँ — server-sent events; आख़िरी हिस्से में टोकन उपयोग |
| अनुरोध का आकार | 8 MB तक |
| समानांतर अनुरोध | प्रति कुंजी एक साथ 8 तक |
| रिस्पॉन्स हेडर | X-Request-Id, X-Balance-USD, X-RateLimit-Limit-Requests, X-RateLimit-Limit-Concurrency |
| रेट लिमिट | प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध |
| बिलिंग | प्रीपेड क्रेडिट, असली उपयोग के अनुसार; त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ मुफ़्त |
| मुफ़्त ट्रायल क्रेडिट | $0.50, 7 दिन, कार्ड की ज़रूरत नहीं · ट्रायल कुंजी: 2 समानांतर अनुरोध, 60 प्रति मिनट; पहले टॉप-अप के बाद पूरी सीमाएँ (8 और 300) |
| कीमत | प्रति 10 लाख इनपुट टोकन $0.25 · प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन $1.00 |
| वैधता | भुगतान किया क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, कोई सदस्यता नहीं |
| बोनस | $50 से +5%, $100 से +10% |
| टॉप-अप | USDT (TRC20) या USDC (Base), $10 से $500 तक कोई भी पूरी राशि |
| साइन इन | Google या ईमेल और पासवर्ड |
| कुंजियाँ | हर खाते में एक सक्रिय कुंजी; नई कुंजी पुरानी की जगह लेती है |
| सामग्री | वयस्क सामग्री की अनुमति; नाबालिगों से जुड़ी यौन सामग्री अस्वीकार |
त्रुटि कोड
त्रुटियाँ JSON में स्थिर type के साथ आती हैं; विफल या अस्वीकृत अनुरोधों का शुल्क नहीं लगता।
| कोड | प्रकार | अर्थ |
|---|---|---|
400 | bad_request | अमान्य JSON, खाली संदेश, गलत पैरामीटर या कॉन्टेक्स्ट विंडो से अधिक |
401 | missing_key · invalid_key · key_revoked | कुंजी नहीं, गलत कुंजी या नई कुंजी से बदली गई |
402 | no_credit | क्रेडिट ख़त्म — टॉप-अप करें, तुरंत चालू |
403 | content_blocked | नाबालिगों से जुड़ी यौन सामग्री — अस्वीकार, कोई शुल्क नहीं |
404 | not_found | अज्ञात एंडपॉइंट |
413 | request_too_large | बॉडी 8 MB से बड़ी |
429 | rate_limited · concurrency | 300/मिनट या 8 समानांतर से अधिक — रुककर फिर कोशिश करें |
503 | upstream_busy | मॉडल व्यस्त — कुछ सेकंड बाद फिर कोशिश करें |
प्रश्न और उत्तर
क्या बिना सेंसर मॉडल मुफ़्त है?
मॉडल मुफ़्त नहीं है, यह प्रीपेड क्रेडिट सिस्टम का उपयोग करता है। नए खातों को 7 दिनों के लिए वैध $0.50 का मुफ़्त ट्रायल क्रेडिट मिलता है। भुगतान वाले क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते, और आप $10 से टॉप-अप कर सकते हैं।
कॉन्टेक्स्ट विंडो का आकार क्या है?
मॉडल 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है, जिसमें इनपुट प्रॉम्प्ट और जनरेटेड कंप्लीशन दोनों शामिल हैं। यह लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इंटरैक्शन और बड़े डेटा प्रोसेसिंग टास्क की अनुमति देता है।
क्या API फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है?
हाँ, API टूल और फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है। आप अपने अनुरोध में टूल परिभाषित कर सकते हैं, और मॉडल संरचित डेटा के साथ प्रतिक्रिया देगा जिसे आपकी एप्लिकेशन द्वारा निष्पादित किया जा सकता है। यह मानक OpenAI SDK पैटर्न के साथ संगत है।
आपकी कुंजी बस एक फ़ॉर्म दूर है
एक खाता बनाएं, कुंजी कॉपी करें, बेस URL बदलें। सेटअप यही है।
