क्लाउड precio: क्विकस्टार्ट और API संदर्भ

इंस्टॉलेशन और एन्वायरनमेंट सेटअप

अपनी भाषा के लिए आधिकारिक क्लाइंट लाइब्रेरी इंस्टॉल करके शुरू करें। हमारा सेवा मानक /v1 पथ, इसलिए आपको केवल बेस यूआरएल और API कुई अपडेट करने की आवश्यकता है। इस साइट पर बेस यूआरएल HTTPS://api.claudeprecio.com/v1 है। प्रमाणीकरण एक खाते के लिए एक सक्रिय कुई पर निर्भर करता है। आप इस कुई को तुरंत Google या ईमेल के माध्यम से "Get API key" पेज पर जनरेट कर सकते हैं। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। कुई एक बार दिखाई देती है, इसलिए इसे सुरक्षित रूप से कॉपी करें।

Python के साथ अपना पहला अनुरोध बनाना

मानक Python SDK का उपयोग करके एक पूर्णता अनुरोध भेजें। क्लाइंट को हमारे आधार URL पर पॉइंट करें और मॉडल को "uncensored" सेट करें। यह ओपन-वेट मॉडल हमारे अपने सर्वरों पर चलता है और सामग्री अस्वीकृतियों के बिना उत्तर देने के लिए ट्यून्ड है। आप तापमान जैसे पैरामीटर पास कर सकते हैं temperature या top_p जैसे आप किसी भी OpenAI-संगत सेवा के साथ करते हैं। अनुरोध संरचना मानक प्रारूप के समान ही रहती है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

प्रतिक्रिया में उत्पन्न टेक्स्ट शामिल है। यदि आपको 401 त्रुटि मिलती है, तो आपकी कुंजी अमान्य है। एक 402 त्रुटि अपर्याप्त प्रीपेड क्रेडिट को इंगित करती है। जनरेशन के दौरान त्रुटियां टोकन नहीं खाती हैं, इसलिए आप केवल सफल आउटपुट के लिए भुगतान करते हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स और उपयोग ट्रैकिंग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream=True आपके क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में। API प्रत्येक जनरेट किए गए टोकन के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है। इससे आपको पूरे जवाब का इंतज़ार करते समय टेक्स्ट को रियल-टाइम में प्रदर्शित करने की सुविधा मिलती है। उपयोग का डेटा, जिसमें इनपुट और आउटपुट टोकन की संख्या शामिल है, स्ट्रीम के अंतिम चंक में शामिल होता है। इस दृष्टिकोण से लंबे आउटपुट के लिए अनुभवगत विलंबता कम होती है। यह मानक SDKs के साथ सहजता से काम करता 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)

स्ट्रीम विच्छेदन को सहजता से हैंडल करें। नेटवर्क ड्रॉप आंशिक प्रतिक्रियाएं छोड़ सकते हैं। सटीक टोकन उपयोग सांख्यिकी प्राप्त करने के लिए हमेशा अंतिम चंक की जांच करें। यह सुनिश्चित करता है कि आपकी बिलिंग डैशबोर्ड वास्तविक खपत से मेल खाती है।

पैरामीटर: तापमान, top_p, और सीड

मानक जनरेशन पैरामीटर का उपयोग करके रचनात्मकता और पुनरुत्पादनशीलता को नियंत्रित करें। temperature मान यादृच्छिकता को समायोजित करता है, जिससे कम मान अधिक निर्धारक आउटपुट उत्पन्न करते हैं। उपयोग करें top_p शीर्ष संभावना द्रव्यमान तक सैंपलिंग को सीमित करने के लिए। सेट seed बहु-कॉल के लिए प्रतिलिपि प्रस्तुत परिणामों के लिए यादृच्छिक अवस्था को फिक्स करने के लिए। ये पैरामीटर OpenAI मानक के साथ समान रूप से काम करते हैं। अपने उपयोग मामले के आधार पर उन्हें समायोजित करें, चाहे वह कोडिंग हो या रचनात्मक लेखन।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

सटीक नियंत्रण के लिए इन सेटिंग्स को जोड़ें। उदाहरण के लिए, परीक्षण के लिए स्थिर आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए कम तापमान और एक स्थिर बीज का उपयोग करें। मॉडल सभी मानक पैरामीटर जैसे stop सीक्वेंस और presence_penalty. अपने विशिष्ट प्रोजेक्ट के लिए सही संतुलन खोजने के लिए प्रयोग करें।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

अप्लिकेशन में API को एकीकृत करने के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें। अनुरोध बॉडी में टूल परिभाषित करें, और मॉडल फ़ंक्शन तर्क वाले संरचित JSON लौटाएगा। JSON मोड को सक्षम करें सेट करके response_format को {"type": "json_object"}. यह सुनिश्चित करता है कि आउटपुट हमेशा मान्य JSON हो, जो पार्सिंग को सरल बनाता है। डेटा निकालने या संरचित प्रतिक्रियाओं के लिए इसका उपयोग करें। मॉडल जटिल टूल परिभाषाओं को कुशलता से संभालता है।

Copycurl https://api.claudeprecio.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate total cost for 10 million input tokens and 3 million output tokens"}]
  }'

एक सरल टूल परिभाषा के साथ फंक्शन कॉलिंग का परीक्षण करें। सुनिश्चित करें कि मॉडल टूल स्कीमा का सम्मान करता है। JSON मोड तब विशेष रूप से उपयोगी होता है जब आपको पूर्वानुमेय आउटपुट संरचनाओं की आवश्यकता हो। इसे रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग के लिए स्ट्रीमिंग के साथ जोड़ें। यह फीचर API को प्रोडक्शन-ग्रेड एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त बनाता है।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन का समर्थन करती है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि max_tokens अनसेट है, लिमिट 2,048 पर डिफ़ॉल्ट होती है। आपको प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध भेजने की अनुमति है। समवर्तिता प्रति कुंजी 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। 401, 402 और 429 जैसी त्रुटियां मानक HTTP स्टेटस कोड्स के माध्यम से हैंडल की जाती हैं। टोकन उपयोग सटीक रूप से बिल किया जाता है, और त्रुटियां मुफ्त हैं।