Cursor इंटीग्रेशन गाइड: OpenAI संगत API

बेस URL और प्रमाणीकरण

Cursor अपनी होस्टेड एंडपॉइंट पर अनुरोध रूट करने के लिए आपकी API कुंजी का उपयोग करता है। अनसेंसर्ड जनरेशन को सक्षम करने के लिए मानक OpenAI बेस URL को हमारे विशिष्ट डोमेन के साथ बदलें, अपने क्लाइंट कोड में संशोधन किए बिना। आपको प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी मिलती है, जिसे आप तुरंत Google या ईमेल लॉगिन के माध्यम से उत्पन्न कर सकते हैं।

अपने पर्यावरण चर या IDE सेटिंग्स को HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1 की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। मॉडल पहचानकर्टर बस "uncensored" है। यह सेटअप सुनिश्चित करता है कि हर अनुरोध डिफ़ॉल्ट सामग्री फ़िल्टर को बायपास करे जबकि मौजूदा एकीकरण के साथ पूर्ण संगतता बनाए रखे।

बेस URL HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1 है। अपने कुंजी को Bearer टोकन के रूप में Authorization हेडर में पास करें। यह विधि किसी भी OpenAI SDK संगत क्लाइंट के साथ काम करती है।

• बेस URL: HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1
• मॉडल ID: uncensored
• प्रमाणीकरण: हेडर में Bearer टोकन

अपना पहला अनुरोध बनाना

कनेक्टिविटी और बिलिंग की पुष्टि करने के लिए एक मानक चैट पूर्णता अनुरोध भेजें। हमारा एंडपॉइंट OpenAI के समान JSON संरचना को स्वीकार करता है, जिससे आपके मौजूदा स्क्रिप्टsWith तुरंत संगतता मिलती है। प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट और टोकन उपयोग मेट्रिक्स शामिल होते हैं।

एंडपॉइंट का परीक्षण करने के लिए निम्नलिखित cURL कमांड का उपयोग करें। YOUR_API_KEY को अपने डैशबोर्ड से जनरेटेड कुंजी से बदलें। अनुरोध में अनप्राबंधित क्षमता को प्रदर्शित करने के लिए एक सरल सिस्टम प्रॉम्प्ट शामिल है।

Copycurl https://api.cursoropenaiapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the current weather in Berlin"}]
  }'

सफल प्रतिक्रियाओं में इनपुट और आउटपुट के लिए टोकन गणना शामिल होती है। 401 जैसी त्रुटियां अमान्य कुंजी को इंगित करती हैं, जबकि 402 अपर्याप्त क्रेडिट का संकेत देता है। यदि रिक्वेस्ट विफल हो जाती है, तो अपने खाते का बैलेंस जांचें।

Python SDK इंटीग्रेशन

कस्टम बेस URL के साथ आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करके हमारे API के साथ इंटरैक्ट करें। इस दृष्टिकोण से आप मौजूदा कोडबेस का लाभ उठा सकते हैं बिना क्लाइंट लॉजिक को फिर से लिखे। क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करने से पहले बेस URL और API कुंजी सेट करें।

अपने क्रेडेंशियल्स और सही बेस URL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। फिर मॉडल ID "uncensored" के साथ chat.completions.create को कॉल करें। response ऑब्जेक्ट जनरेटेड सामग्री और उपयोग आँकड़ों तक पहुँच प्रदान करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cursoropenaiapikey.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 विधि स्टैंडर्ड Python वर्कफ्लो के साथ संगतता सुनिश्चित करती है। आप जनरेशन को नियंत्रित करने के लिए तापमान या स्टॉप सीक्वेंस जैसे अतिरिक्त पैरामीटर पास कर सकते हैं। SDK सिरियलाइजेशन और रिस्पॉन्स पार्सिंग को स्वचालित रूप से संभालता है।

Node.js SDK इंटीग्रेशन

JavaScript या TypeScript एप्लिकेशनों से अनुरोध भेजने के लिए Node.js OpenAI पैकेज को इंटीग्रेट करें। अनसेंसर्ड जनरेशन सक्षम करने के लिए हमारे बेस URL के साथ क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें। यह सेटअप मौजूदा Node प्रोजेक्ट्स के साथ सहज रूप से काम करता है।

अपने API कुंजी और सही बेस URL के साथ एक नया OpenAI क्लाइंट इंस्टेंस बनाएं। फिर chat.completions.create विधि को कॉल करें। प्रतिक्रिया उत्पन्न टेक्स्ट और टोकन उपयोग डेटा प्रदान करती है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

यह इंटिग्रेशन सभी मानक पैरामीटरों का समर्थन करता है। आप आउटपुट को सूक्ष्म-ट्यून करने के लिए तापमान, top_p और अन्य सेटिंग्स को समायोजित कर सकते हैं। SDK नेटवर्क अनुरोधों और प्रतिक्रिया पार्सिंग को कुशलता से हैंडल करता है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि टोकन जनरेट होते ही प्राप्त हो सकें। यह कोडिंग वर्कफ़्लो और इंटरैक्टिव एप्लिकेशन्स के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता को कम करता है। API प्रत्येक टोकन के साथ सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) भेजता है।

अपने अनुरोध में stream पैरामीटर को true सेट करें। प्रतिक्रिया में कई चंक्स शामिल होंगे। बिलिंग असंगतियों से बचने के लिए टोकन उपयोग मेट्रिक्स अंतिम चंक में शामिल होते हैं। यह विधि रियल-टाइम उपयोगकर्ता इंटरफेस के लिए आदर्श 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)

अपने क्लाइंट कोड में स्ट्रीम इवेंट्स हैंडल करें। आने वाले टोकन कंटेंट को एग्रीगेट करें। अंतिम चंक में सटीक बिलिंग के लिए कुल टोकन उपयोग होता है। इस दृष्टिकोण से कम लेटेंसी डिलीवरी सुनिश्चित होती है बिना सटीकता को खोए।

रेट लिमिट्स और संदर्भ विंडो

हमारा API स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए कठोर दर सीमाएं लागू करता है। प्रत्येक कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समानांतर अनुरोधों का समर्थन करती है। अधिकतम अनुरोध बॉई का आकार 8 MB है। इन सीमाओं को पार करने पर 429 त्रुटि लौटाई जाती है।

संयुक्त प्रॉम्प्ट और पूर्णता के लिए संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि max_tokens सेट नहीं है, तो डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। ट्रंकेशन से बचने के लिए अपने प्रॉम्प्ट इसी अनुसार योजनाबद्ध करें।

• रेट लिमिट: 300 अनुरोध/मिनट
• समानांतर अनुरोध: 8
• संदर्भ विंडो: 100,000 टोकन
• अधिकतम आउटपुट: 16,000 टोकन