अनसेंस्ड LLM API: बिना सेंसर टेक्स्ट मॉडल AI पाइपलाइन के लिए

मल्टीमोडल पाइपलाइन के लिए बिना सेंसर टेक्स्ट

अधिकांश मल्टीमोडल पाइपलाइन्स एक विज़न या ऑडियो मॉडल के साथ शुरू होती हैं जो कच्चा टेक्स्ट जनरेट करता है। मानक LLM अक्सर इस टेक्स्ट को प्रोसेस या परिष्कृत करने से इनकार कर देते हैं यदि इसमें वयस्क या विशिष्ट सामग्री होती है। हमारा whisper api टेक्स्ट लेयर आपकी विज़ुअल या ऑडियो जनरेशन के बाद आता है, कच्चा, बिना सेंसर तर्क प्रदान करता है। यह एक स्पीच-टू-टेक्स्ट इंजन नहीं है; यह एक टेक्स्ट-कम्प्लीशन API है जो उन इंजनों के आउटपुट को कंटेंट अस्वीकृति के बिना हैंडल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इसका उपयोग ट्रांसक्रिप्ट साफ़ करने, एडल्ट कंटेंट के लिए कैप्शन जनरेट करने या बिना सेंसर वीडियो लॉग से डेटा निकालने के लिए करें। मॉडल को कानूनी एडल्ट उपयोग को बिना फ़िल्टर किए उत्तर देने के लिए ट्यून्ड किया गया है, सुनिश्चित करता है कि आपकी पाइपलाइन मानक मॉडल टूटने पर न टूटे। आपको टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट मिलता है, बिना छिपे फ़िल्टर के।

OpenAI-कम्पैटिबल SDK सपोर्ट

हमारा API OpenAI चैट-कम्प्लीशन मानक का पालन करता है। आप Python, Node.js, या किसी संगत क्लाइंट के लिए आधिकारिक OpenAI SDK का उपयोग कर सकते हैं। बस base_url को https://api.whisperapis.com/v1 पर सेट करें। मॉडल ID uncensored है। हम Server-Sent Events (SSE) और टूल/फ़ंक्शन कॉलिंग के माध्यम से स्ट्रीमिंग का समर्थन करते हैं, जिससे इसे मौजूदा कोडबेस में एकीकृत करना आसान हो जाता है।

• जनरेशन के लिए POST /v1/chat/completions
• लिस्टिंग के लिए GET /v1/models
• कोई एम्बेडिंग, इमेज या ऑडियो जनरेशन नहीं

Copyfrom openai import OpenAI

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

गहन विश्लेषण के लिए 100k कॉन्टेक्स्ट विंडो

लंबे दस्तावेज़ या विस्तृत ट्रांसक्रिप्ट्स को प्रोसेस करने के लिए एक बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो की आवश्यकता होती है। हमारी API प्रति अनुरोध 100,000 टोकन तक सपोर्ट करती है, जिसमें प्रॉम्प्ट और कम्प्लीशन दोनों शामिल हैं। यह आपको एकल कॉल में पूरी किताबें, लंबे लॉग या हाई-रेजोल्यूशन OCR आउटपुट फ़ीड करने की अनुमति देता है। मानक मॉडल अक्सर आपको 8k या 32k टोकन तक सीमित करते हैं, जटिल चंकिंग रणनीतियों को मजबूर करते हैं। 100k के साथ, आप पूरे कॉन्टेक्स्ट पर गहन विश्लेषण, सारांश या एक्सट्रैक्शन कर सकते हैं।

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

पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग

हम उच्च-कॉन्टेक्स्ट टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए एक सरल, पारदर्शी प्राइसिंग मॉडल प्रदान करते हैं। कोई मासिक शुल्क नहीं, कोई एंटरप्राइज ब्लोट नहीं, और कोई छिपा खर्च नहीं। आप केवल उन टोकन के लिए भुगतान करते हैं जिनका आप उपयोग करते हैं। टॉप-अप क्रेडिट $10 से उपलब्ध हैं, बड़ी राशि के लिए बोनस के साथ। पेड क्रेडिट कभी एक्सपायर नहीं होता, इसलिए आप इसे तब उपयोग कर सकते हैं जब आपको चाहिए।

• प्रति 1M इनपुट टोकन $0.25
• प्रति 1M आउटपुट टोकन $1.00
• कोई सदस्यता आवश्यक नहीं

Copyimport OpenAI from "openai";

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

कोई कंटेंट फ़िल्टर नहीं, केवल टेक्स्ट

हमारा मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से बिना सेंसर है। यह कानूनी वयस्क, काल्पनिक, सुरक्षा-शोध या विवादास्पद विषयों के लिए अस्वीकार नहीं करता है। यह उपयोगकर्ता-जनित सामग्री, रचनात्मक लेखन या विशेष मीडिया को प्रोसेस करने वाले पाइपलाइनों के लिए आदर्श है। हालांकि, यह हर किसी के लिए नहीं है। यदि आपको कठोर कंटेंट मॉडरेशन, ब्रांड-सुरक्षित आउटपुट या रियल-टाइम चैट के लिए कम लेटेंसी वाला इनफ़रेंस चाहिए, तो यह सही विकल्प नहीं हो सकता है। हम SLA गारंटी, SOC2 प्रमाणपत्र या ऑन-प्रेमिस डिप्लॉयमेंट भी नहीं प्रदान करते हैं। हम डेवलपर्स के लिए एक सरल, बिना सेंसर टेक्स्ट API प्रदान करते हैं जिन्हें फ़िल्टर के बिना रॉ आउटपुट की आवश्यकता होती 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)