Da Moxing API त्वरित प्रारंभ गाइड

पूर्वशर्त: SDK इंस्टॉल करें

Da Moxing API का उपयोग तेज़ी से शुरू करने के लिए, आपको आधिकारिक संगत SDK इंस्टॉल करना होगा। चूंकि हमारा इंटरफ़ेस OpenAI प्रोटोकॉल के साथ पूरी तरह संगत है, आप अपने परिचित लाइब्रेरी का सीधे उपयोग कर सकते हैं। Python डेवलपर्स के लिए, openai लाइब्रेरी की सिफारिश की जाती है; Node.js डेवलपर्स के लिए, openai npm पैकेज का उपयोग करें। सुनिश्चित करें कि आपके वातावरण में ये निर्भरताएं इंस्टॉल हैं, ताकि बाद में API कॉल की जा सके।

Base URL कॉन्फ़िगर करें

अनुरोध भेजने से पहले, base_url को हमारे सर्वर पता पर कॉन्फ़िगर करना आवश्यक है। यह सुनिश्चित करता है कि आपके अनुरोध बिना सेंसर मॉडल पर सही ढंग से रूट किए जाएं। base_url को https://api.apidamoxing.com/v1 पर सेट करें। यह सभी API कॉल का आधार है, सुनिश्चित करें कि आपका SDK संस्करण कस्टम base URL कॉन्फ़िगरेशन का समर्थन करता है।

API कुंजी जनरेट करें

“API कुंजी प्राप्त करें” पेज पर जाएं, ईमेल और पासवर्ड का उपयोग करके अकाउंट रजिस्टर करें। रजिस्ट्रेशन पूरा होने पर, API कुंजी तुरंत स्क्रीन पर प्रदर्शित होगी। इस कुंजी को सुरक्षित रखें, क्योंकि यह सभी API अनुरोधों के प्रमाणीकरण के लिए उपयोग होगी। प्रत्येक अकाउंट में केवल एक मुख्य कुंजी हो सकती है, लेकिन आप किसी भी समय नई कुंजी जनरेट कर सकते हैं, पुरानी कुंजी तुरंत अमान्य हो जाएगी।

पहला अनुरोध भेजें

cURL का उपयोग करके अपना पहला अनुरोध भेजें और सत्यापित करें कि API सही ढंग से काम कर रहा है। अनुरोध uncensored मॉडल पर भेजा जाएगा, जिससे बिना फ़िल्टर के टेक्स्ट सामग्री लौटाई जाएगी। कृपया सुनिश्चित करें कि आप YOUR_API_KEY को अपनी वास्तविक कुंजी से बदल दें। यह अनुरोध विभिन्न स्वतंत्र रचनात्मक परिदृश्यों के लिए बुनियादी टेक्स्ट जनरेट करने की क्षमता को दर्शाता है।

复制curl https://api.apidamoxing.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."}]
  }'

स्ट्रीमिंग आउटपुट (SSE) समर्थित

रियल-टाइम प्रतिक्रियाओं वाली एप्लिकेशन के लिए, स्ट्रीमिंग आउटपुट (SSE) सक्षम करना आदर्श विकल्प है। stream: true सेट करके, आप मॉडल द्वारा जनरेट किए गए सामग्री को ब्लॉक-दर-ब्लॉक प्राप्त कर सकते हैं, जिससे विलंबता कम होती है और उपयोगकर्ता अनुभव बढ़ता है। स्ट्रीमिंग चैटबॉट, रियल-टाइम अनुवाद जैसे परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा तुरंत पहुंचता है।

复制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)

टूल्स और फ़ंक्शन कॉलिंग उदाहरण

हमारी API टूल कॉलिंग फ़ंक्शन समर्थित करती है, जो मॉडल को बाहरी फ़ंक्शन के साथ इंटरैक्ट करने देती है। tools पैरामीटर परिभाषित करके, आप मॉडल को संदर्भ के आधार पर विशिष्ट फ़ंक्शन कॉल करने दे सकते हैं। यह स्मार्ट असिस्टेंट या ऑटोमेशन वर्कफ़्लो बनाते समय बहुत उपयोगी है। सुनिश्चित करें कि टूल परिभाषाएं OpenAI फ़ंक्शन कॉलिंग स्पेसिफिकेशन के अनुरूप हैं, ताकि सर्वोत्तम संगतता प्राप्त हो सके।

复制from openai import OpenAI

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

复制import OpenAI from "openai";

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