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सीधा API एक्सेस

Uncensored AI Models: कच्चा API एक्सेस

एकल OpenAI-संगत एंडपॉइंट के माध्यम से कच्चा, बिना फ़िल्टर मॉडल आउटपुट प्राप्त करें। कोई एग्रीगेशन लेयर नहीं, कोई वेंडर लॉक-इन नहीं।

  • एकल बिना सेंसर मॉडल
  • OpenAI SDK संगत
  • मासिक सब्सक्रिप्शन नहीं

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uncensoredएक अनुरोध में इसे आज़माएं

curl https://api.uncensoredaimodels.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."}]
  }'
प्रति 1M इनपुट टोकन
$0.25
आउटपुट टोकन / 1M
$1.00
टोकन कॉन्टेक्स्ट
100,000
ट्रायल क्रेडिट
$0.50
प्रति मिनट अनुरोध
300
01

आपको क्या मिलता है

सच्चा बिना सेंसर आउटपुट

मॉडल कानूनी वयस्क, काल्पनिक या विवादास्पद विषयों पर बिना मना किए उत्तर देता है। यह GPT, Claude या Gemini नहीं है; यह न्यूनतम गार्डरेल्स के लिए ट्यून्ड एक ओपन-वेट मॉडल है।

मानक OpenAI संगतता

केवल base_url और API कुंजी बदलकर अपने मौजूदा OpenAI SDK का उपयोग करें। SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग और टूल/फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है।

विशाल कॉन्टेक्स्ट विंडो

प्रति अनुरोध 100,000 टोकन तक प्रोसेस करें (प्रॉम्प्ट + कंप्लीशन)। लंबे संदर्भ वाले कोडिंग या दस्तावेज़ विश्लेषण कार्यों के लिए आदर्श।

पारदर्शी पे-एज़-यू-गो

कोई सब्सक्रिप्शन या मासिक शुल्क नहीं। केवल इनपुट और आउटपुट टोकन के लिए भुगतान करें। प्रीपेड क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता।

तत्काल एक्सेस

केवल एक ईमेल और पासवर्ड के साथ साइन अप करें। तुरंत अपनी API कुंजी प्राप्त करें। ट्रायल के लिए फ़ोन नंबर या क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है।

सीधा गोपनीयता

आपके प्रॉम्प्ट प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किए जाते। हम कई वेंडर्स से डेटा एग्रीगेट नहीं करते; आपको एक ही एकसमान बिना सेंसर मॉडल मिलता है।

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यह कैसे काम करता है

  1. खाता बनाएँ

    तत्काल API कुंजी प्राप्त करने के लिए ईमेल और पासवर्ड के साथ साइन अप करें।

  2. SDK कॉन्फ़िगर करें

    अपने क्लाइंट base_url को api.uncensoredaimodels.com पर अपडेट करें और अपनी कुंजी सेट करें।

  3. अनुरोध भेजें

    /v1/chat/completions पर POST करें और स्ट्रीमिंग या SSE के माध्यम से कच्चे टेक्स्ट की प्रतिक्रियाएं प्राप्त करें।

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लोग इसके साथ क्या बनाते हैं

कच्ची सामग्री जनरेशन

अनपेक्षित अस्वीकृति के बिना रचनात्मक कथा, रोलप्ले या वयस्क-थीम वाली सामग्री जनरेट करें। बिना फ़िल्टर कथात्मक स्थिरता की आवश्यकता वाले ऐप्स के लिए आदर्श।

सुरक्षा अनुसंधान

गार्डरेल हस्तक्षेप के बिना मॉडल व्यवहार और एज केस की जांच करें। पूरे कोडबेस या लॉग का विश्लेषण करने के लिए बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो का उपयोग करें।

डेवलपर परीक्षण

एक संगत बिना सेंसर मॉडल के खिलाफ एप्लिकेशन लॉजिक का परीक्षण करें। कच्चे आउटपुट वातावरण में फ़ंक्शन निष्पादन की पुष्टि करने के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें।

डेटा एग्रीगेशन

ऐसी एप्लिकेशन में डेटा डालें जहां मानक LLM परिणामों को सैनिटाइज़ कर सकते हैं। तुरंत पार्सिंग के लिए तैयार सीधा टेक्स्ट आउटपुट प्राप्त करें।

बिना सेंसर LLM क्या है?

बिना सेंसर AI मॉडल उन बड़े भाषा मॉडल (LLM) को संदर्भित करते हैं जिन्हें सामग्री अस्वीकृतियों को कम या हटाने के लिए ट्यून्ड या 'एबलिटरेटेड' किया गया है। ऐसे मानक व्यावसायिक मॉडल जो सुरक्षा परतों के कारण वयस्क विषयों, विवादास्पद राय या विशेष विषयों पर चर्चा करने से इनकार कर सकते हैं, इसके विपरीत, एक बिना सेंसर LLM अतिरिक्त फ़िल्टर के बिना अपने प्रशिक्षण डेटा के आधार पर अगले टोकन की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित है। यह उन डेवलपर्स के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो ऐसी एप्लिकेशन बना रहे हैं जहां एप्लिकेशन परत अपना फ़िल्टरिंग संभालती है, या जहां रचनात्मक या शोध उद्देश्यों के लिए कच्चे आउटपुट की आवश्यकता होती है।

हमारी सेवा एक एकल, एकसमान बिना सेंसर मॉडल प्रदान करती है। हम आपके अनुरोधों को अलग-अलग वेंडर्स के बीच रूट नहीं करते या परिणामों को एग्रीगेट नहीं करते। आपको न्यूनतम गार्डरेल्स के लिए अनुकूलित एक ओपन-वेट मॉडल तक सीधी पहुंच मिलती है। यह GPT, Claude या किसी अन्य प्रोप्राइटरी वेंडर मॉडल नहीं है। जबकि यह मूल कानूनी मानकों के अनुरूप रहता है (किशोरों से संबंधित यौन सामग्री को ब्लॉक करना), यह उन विषयों के व्यापक अन्वेषण की अनुमति देता है जिन्हें मानक मॉडल अस्वीकार कर सकते हैं।

होस्टेड बिना सेंसर API का उपयोग क्यों करें?

एक बिना सेंसर स्थानीय LLM चलाने में महत्वपूर्ण हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है। आपको शक्तिशाली GPUs, VRAM प्रबंधन और इंफ्रास्ट्रक्चर रखरखाव की आवश्यकता होती है। वैकल्पिक रूप से, Venice या Gab जैसे एग्रीगेशन प्लेटफ़ॉर्म अक्सर कई मॉडल को बांडल करते हैं, जिससे रूटिंग लॉजिक से विलंबता और संभावित वेंडर लॉक-इन आता है। हमारी होस्टेड API इन परतों को हटा देती है। आप एक एंडपॉइंट से एक मॉडल से कनेक्ट करते हैं, जो भविष्यवाणी योग्य प्रदर्शन और व्यवहार सुनिश्चित करता है।

API पूरी तरह से OpenAI-संगत है। इसका अर्थ है कि आप openai-python या openai-node जैसे मानक SDK का उपयोग कर सकते हैं। आपको केवल बेस URL को https://api.uncensoredaimodels.com/v1 पर अपडेट करना है और अपनी API कुंजी प्रदान करनी है। इससे इंटीग्रेशन का समय घंटों से मिनटों में कम हो जाता है। आपको सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से स्ट्रीमिंग सपोर्ट और फ़ंक्शन कॉलिंग क्षमताएं मिलती हैं, जो वास्तविक समय के उत्तरों या फ़ंक्शन निष्पादन की आवश्यकता वाले उत्पादन ऐप्स के लिए उपयुक्त हैं।

OpenAI-संगत एंडपॉइंट

हमारी API मानक OpenAI चैट कंप्लीशन संरचना का पालन करती है। आप अपने संदेशों के साथ /v1/chat/completions पर एक POST अनुरोध भेजते हैं और उसी प्रारूप में एक प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं। इसमें स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं का समर्थन शामिल है, जो आपको टोकन प्राप्त करने की अनुमति देता है जैसे ही वे जनरेट किए जाते हैं, न कि पूरी प्रतिक्रिया का इंतज़ार करना। उपयोग करने के लिए मॉडल ID 'बिना सेंसर' है।

इसके अलावा, उपलब्ध मॉडल सूचीबद्ध करने के लिए GET /v1/models एंडपॉइंट उपलब्ध है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है, जिससे महत्वपूर्ण इनपुट और आउटपुट संभव होता है। कोई एम्बेडिंग, इमेज जनरेशन या फाइन-ट्यूनिंग एंडपॉइंट नहीं हैं—सिर्फ कच्चा टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट। यह सरलता डिबगिंग जटिलता को कम करती है। यदि आपको मल्टीमोडल क्षमताओं की आवश्यकता है, तो आपको एक अलग सेवा इंटीग्रेट करनी होगी, लेकिन शुद्ध टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए, यह एंडपॉइंट गति और स्थिरता के लिए अनुकूलित है।

मूल्य निर्धारण और प्रीपेड क्रेडिट

हम टोकन के आधार पर चार्ज करते हैं। इनपुट टोकन की लागत 1 मिलियन टोकन प्रति $0.25 है। आउटपुट टोकन की लागत 1 मिलियन टोकन प्रति $1.00 है। कोई मासिक सब्सक्रिप्शन फीस नहीं है और कोई न्यूनतम प्रतिबद्धता नहीं है। आप प्रीपेड क्रेडिट के साथ टॉप-अप करते हैं, जो कभी एक्सपायर नहीं होता। आप क्रिप्टो (USDT या USDC) के माध्यम से भुगतान कर सकते हैं। बड़े टॉप-अप के लिए, हम बोनस क्रेडिट प्रदान करते हैं: $50 के लिए +5% और $100 के लिए +10%।

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 8 MB के अनुरोध बॉडी तक सीमित है। आप किसी भी समय अपनी कुंजी को पुनः जनरेट कर सकते हैं, जिससे पुरानी कुंजी अमान्य हो जाती है। यह प्रणाली जटिल टियर वाले प्लानों के बिना उचित उपयोग को सुनिश्चित करती है। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं, जिससे अपनी एप्लिकेशन के उपयोग के साथ लागत को स्केल करना आसान हो जाता है।

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प्रश्न और उत्तर

क्या यह मॉडल GPT-4 या Claude के समान है?

नहीं। हमारा मॉडल एक ओपन-वेट मॉडल है जिसे बिना सेंसर आउटपुट के लिए ट्यून किया गया है। यह GPT, Claude, Gemini, Grok या DeepSeek नहीं है। यह हमारे अपने GPU सर्वरों पर चलाया जाने वाला एक अलग मॉडल है। अन्य वेंडर्स के मॉडलों के बारे में विवरण के लिए, उनकी संबंधित दस्तावेज़ीकरण देखें।

क्या आप मेरे डेटा का उपयोग प्रशिक्षण के लिए करते हैं?

नहीं। आपके प्रॉम्प्ट प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं। हमें केवल आपके खाते को बनाने के लिए एक ईमेल और पासवर्ड की आवश्यकता होती है। API कुंजी साइनअप के तुरंत बाद दिखाई जाती है, और ट्रायल के लिए फोन नंबर या क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं होती है।

कॉन्टेक्स्ट विंडो का आकार क्या है?

मॉडल 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है, जिसमें प्रॉम्प्ट और कम्पलीशन दोनों शामिल हैं। यह एक ही अनुरोध में लंबे-प्रारूप सामग्री उत्पादन और बड़े कोडबेस विश्लेषण की अनुमति देता है।

क्या मैं इसका उपयोग OpenAI Python SDK के साथ कर सकता हूँ?

हाँ। API OpenAI-कम्पैटिबल है। आप base_url को https://api.uncensoredaimodels.com/v1 पर सेट करके और अपनी API कुंजी प्रदान करके मानक openai-python SDK का उपयोग कर सकते हैं। स्ट्रीमिंग और फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन किया जाता है।

यह किसके लिए नहीं है?

यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं है जिन्हें इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेशन की आवश्यकता है। यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए भी नहीं है जिन्हें मॉडल के कई विकल्पों या विभिन्न वेंडर्स के बीच रूटिंग की आवश्यकता होती है। यदि आपको SLA गारंटी, SOC2 अनुपालन या ऑन-प्रेमिस डेप्लॉयमेंट की आवश्यकता है, तो यह होस्टेड API सही फिट नहीं है।

आपकी कुंजी बस एक फ़ॉर्म दूर है

एक खाता बनाएं, कुंजी कॉपी करें, बेस URL बदलें। सेटअप यही है।

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