क्लॉड api कोड: क्विकस्टार्ट गाइड
अपने मौजूदा stack में uncensored LLM code ड्रॉप करें, हमारे 100k context window API के साथ जो lawful adult content के लिए कुछ भी refuse नहीं करता।
बेस URL और प्रमाणीकरण
अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन को हमारे होस्टेड एंडपॉइंट की ओर इशारा करने के लिए अपडेट करके शुरू करें। उपयोग base_url HTTPS://api.claudeapicode.com/v1 औह अपनी कुंजी को Authorization हेडर। यह प्रॉक्सी मानक OpenAI SDKs के साथ काम करता है, जिसके लिए किसी कस्टम ड्राइवर की आवश्यकता नहीं है। आप डैशबोर्ड पर Google या ईमेल के माध्यम से तुरंत एक कुंजी जनरेट कर सकते हैं, जिसके लिए फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है।
curl https://api.claudeapicode.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Set up a PostgreSQL connection pool with ten connections"}]
}'चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट
अनुरोध भेजें /v1/chat/completions मॉडल ID का उपयोग करने वाला एंडपॉइंट uncensored. यह एंडपॉइंट स्टैंडर्ड चैट मेसेजेस स्वीकार करता है और टेक्स्ट रिस्पॉन्स लौटाता है। यह आपके कोड सेशन के लिए सभी टोकन प्रोसेसिंग को बिना ऑफिशियल प्लेटफॉर्म की रिस्ट्रिक्शन्स के हैंडल करता है। आप अपने उपलब्ध मॉडल्स की जांच कर सकते हैं /v1/models कनेक्टिविटी की पुष्टि करने के लिए।
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.claudeapicode.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)Node.js
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.claudeapicode.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);स्ट्रीमिंग
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)सेकंडों में कुंजी प्राप्त करें
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