GPT 5 उपयोगकर्ताओं के लिए क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण: अपनी API कुंजी का उपयोग करना

प्रारंभ करने के लिए, आपको अपने खाता डैशबोर्ड से एक API कुंजी की आवश्यकता है। gpt 5 api मानक Bearer टोकन प्रमाणीकरण का उपयोग करता है। अपनी कुंजी को Authorization हेडर में Bearer YOUR_API_KEY के रूप में शामिल करें। यह कुंजी आपको आधार URL https://api.gpt5apikey.com/v1 के माध्यम से एकल बिना सेंसर मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है। यदि आप अपनी कुंजी खो देते हैं, तो आप किसी भी समय इसे पुनः जनरेट कर सकते हैं, जिससे तुरंत पिछली कुंजी अमान्य हो जाती है। प्रारंभिक मुफ़्त ट्रायल क्रेडिट के लिए क्रेडिट कार्ड लिंक करने की आवश्यकता नहीं है, जो 7 दिनों के लिए मान्य $0.50 प्रदान करता है।

एंडपॉइंट: POST /v1/chat/completions

अपने प्रॉम्प्ट को चैट पूर्णता एंडपॉइंट पर भेजें। API मानक OpenAI JSON पेलोड स्वीकार करता है। सुनिश्चित करें कि आप model फ़ील्ड को uncensored पर सेट करें। सिस्टम आपके संवाद इतिहास वाले संदेशों की सरणी की अपेक्षा करता है। यह एंडपॉइंट सिंक्रोनस और असिंक्रोनous दोनों अनुरोधों का समर्थन करता है, जिससे मौजूदा वर्कफ़्लो में क्लाइंट लाइब्रेरी बदले बिना एकीकरण आसान हो जाता है।

Copycurl https://api.gpt5apikey.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."}]
  }'

प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट, टोकन उपयोग सांख्यिकी और फिनिश कारणों वाले एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है। यह संरचना मानक OpenAI प्रतिक्रिया प्रारूप को दर्शाती है, जिससे आपको किसी भी संगत SDK या HTTP क्लाइंट का उपयोग करने की अनुमति मिलती है बिना कस्टम पार्सिंग लॉजिक के।

Python SDK इंटीग्रेशन

औपचारिक Python SDK का उपयोग करना सरल है। अपने एंडपॉइंट के लिए base_url सेट करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें। लाइब्रेरी स्वचालित रूप से सीरियलाइजेशन और त्रुटि हैंडलिंग संभालती है। आप अपने पूरे संवाद इतिहास को संदेश शब्दकोशों की एक सूची के रूप में पास कर सकते हैं। API इनपुट को प्रसंस्कृत करता है और मॉडल की पूर्णता लौटाता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.gpt5apikey.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)

यह दृष्टिकोण सरल प्रॉम्प्ट्स और मल्टी-टर्न संवादों दोनों के लिए समान रूप से काम करता है। SDK HTTP कनेक्शन पूल को कुशलता से प्रबंधित करता है, जिससे बाद के अनुरोधों के लिए न्यूनतम लेटेंसी सुनिश्चित होती है। आप आउटपुट व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए तापमान या max_tokens जैसे अतिरिक्त पैरामीटर भी पास कर सकते हैं।

Node SDK इंटीग्रेशन

JavaScript डेवलपर्स के लिए, Node SDK उसी पैटर्न का पालन करता है। अपने आधार URL और कुंजी के साथ क्लाइंट को प्रारंभ करें। API मानक टूल परिभाषाओं का समर्थन करता है, जिससे आपको ऐसे फ़ंक्शन परिभाषित करने की अनुमति मिलती है जिन्हें मॉडल कॉल कर सकता है। यह उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर संरचित डेटा उत्पन्न करने या बाह्य क्रियाओं को ट्रिगर करने के लिए उपयोगी है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.gpt5apikey.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);

Node वातावरण असिंक्रोनस ऑपरेशन को स्वाभाविक रूप से संभालता है। आप अपनी एप्लिकेशन की आवश्यकताओं के अनुसार अनुरोधों को चेन कर सकते हैं या समानांतर में चला सकते हैं। यदि आप TypeScript का उपयोग कर रहे हैं, तो SDK टाइप परिभाषाएं प्रदान करता है, जिससे विकास के दौरान बेहतर डेवलपर अनुभव सुनिश्चित होता है।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं का समर्थन

अपने अनुरोध में stream: true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API एक सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) स्ट्रीम लौटाता है। प्रत्येक चंक में एक आंशिक प्रतिक्रिया होती है, जिससे आप टेक्स्ट को उपयोगकर्ता को जनरेट होते हुए प्रदर्शित कर सकते हैं। इससे अनुपस्थित विलंबता में सुधार होता है, विशेष रूप से लंबी प्रतिक्रियाओं के लिए। स्ट्रीमिंग प्रतिक्रिया में अंतिम चंक में टोकन उपयोग डेटा शामिल होता 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)

प्रतिक्रिया के अंत तक चंक पढ़कर स्ट्रीम को हैंडल करें। त्रुटि हैंडलिंग महत्वपूर्ण है; यदि कनेक्शन टूट जाता है, तो आपको रीट्राई करना या आंशिक आउटपुट हैंडल करना पड़ सकता है। स्ट्रीमिंग प्रारूप उन अधिकांश आधुनिक HTTP क्लाइंट्स और SDKs के साथ संगत है जो SSE का समर्थन करते हैं।

रेट लिमिट, त्रुटियां और कॉन्टेक्स्ट

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित है। यदि आप इससे अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 स्टेटस कोड प्राप्त होगा। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। प्रमाणीकरण त्रुटियाँ यदि कुंजी अमान्य या समाप्त हो गई है तो 401 स्टेटस कोड लौटाती हैं। यदि आपका प्रीपेड क्रेडिट समाप्त हो जाता है, तो आपको 402 स्टेटस प्राप्त होता है। मॉडल 100,000 टोकन की एक कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है, जिसमें इनपुट और आउटपुट दोनों शामिल हैं। कटौती से बचने के लिए अपने प्रॉम्प्ट आकार की योजना बनाएं। मॉडल कानूनी वयस्कों या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है, जो एक सच्चा बिना सेंसर अनुभव प्रदान करता है।