बिना सेंसर AI: Mukenetsu AI के साथ कंटेंट लिमिट से बचें
बिना सेंसर AI वह तकनीक है जो सामग्री फ़िल्टरिंग या उपयोग सीमाओं के बिना बड़े भाषा मॉडल (LLM) को कॉल करने की अनुमति देती है। Mukenetsu AI एक OpenAI-संगत API है जिसे तुरंत एकीकृत किया जा सकता है, और यह गोपनीयता-सम्मानजनक पारदर्शी उपयोग-आधारित मॉडल प्रदान करता है।
अंतिम अद्यतन
बिंदु
- OpenAI-संगत मानक API एंडपॉइंट का उपयोग करता है, जो मौजूदा SDK या क्लाइंट के साथ सीधे काम करता है।
- 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ, आप लंबे संदर्भ और विस्तृत निर्देशों को सटीक रूप से प्रबंधित कर सकते हैं।
- मासिक शुल्क या योजनाओं की बाध्यता के बिना, केवल उपयोग किए गए टोकन के लिए उपयोग-आधारित शुल्क लगाया जाता है।
- प्रॉम्प्ट को ट्रेनिंग डेटा के रूप में उपयोग नहीं किया जाता है, और खाता केवल ईमेल और पासवर्ड के साथ पंजीकृत किया जा सकता है।
बिना सेंसर AI क्या है
अनसेंस्ड AI (Uncensored AI) उन LLM मॉडल्स को संदर्भित करता है जो सामान्य कंटेंट फ़िल्टरिंग या विशिष्ट विषयों के उल्लेख की सीमाओं के अधीन नहीं होते हैं जब वे उत्पन्न करते समय। पारंपरिक चैटबॉट व्यावसायिक उपयोग या सुरक्षा के दृष्टिकोण से राजनीति, धर्म, यौन अभिव्यक्ति या विशिष्ट सामाजिक संदर्भों में बयानों को स्वचालित रूप से ब्लॉक या बदल सकते हैं। इसके विपरीत, अनसेंस्ड मॉडल दिए गए प्रॉम्प्ट के लिए संदर्भ और उद्देश्य के अनुसार अधिक स्वतंत्र आउटपुट उत्पन्न करते हैं।
तकनीकी रूप से, यह मॉडल फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया या प्रतिक्रिया उत्पादन के दौरान पैरामीटर समायोजन द्वारा हासिल किया जाता है। यह केवल "सब कुछ जवाब देने" से परे है; यह उपयोगकर्ता के निर्देशों के प्रति वफादार रहते हुए, फ़िल्टरिंग बायस के बिना डेटा प्रोसेस करने में विशेष है। डेवलपर्स और क्रिएटर्स के लिए, यह स्वयं कंट्रोल करने की अनुमति देता है, जिससे विभिन्न उपयोग मामलों के लिए अनुकूल वातावरण प्रदान करता है।
मौजूदा LLM सेंसरशिप की चुनौतियाँ
बहुत से प्रमुख LLM सेवाएँ विशिष्ट विषयों के लिए कड़े गार्डरेल (सीमाएँ) स्थापित करती हैं। उदाहरण के लिए, ऐतिहासिक तथ्यों या दार्शनिक बहसों में, विशिष्ट व्याख्याओं को "गलत" मानकर अस्वीकार किया जा सकता है, या यौन विवरण थोड़ा सा शामिल होने पर जनरेशन रोक दिया जा सकता है। ये "सुरक्षा" पर ध्यान केंद्रित करने वाले डिज़ाइन दर्शन पर आधारित हैं, लेकिन जब उपयोगकर्ता को सटीक आउटपुट या विशिष्ट शैलियों (जैसे SF, हॉरर, वयस्कों के लिए सामग्री आदि) की जनरेशन की आवश्यकता होती है, तो ये सीमाएँ परेशान करने वाली बन जाती हैं।
इसके अलावा, ये सीमाएँ अक्सर API उपयोगकर्ताओं द्वारा नियंत्रित नहीं की जा सकती हैं, और एक ही प्रॉम्प्ट के लिए, मॉडल के अपग्रेड या नीति परिवर्तन के कारण, पहले स्वीकार किए गए अनुरोध अचानक अस्वीकार किए जा सकते हैं। सामग्री को अपने लॉजिक से प्रबंधित करना चाहने वाले डेवलपर्स के लिए, ये "ब्लैक-बॉक्स सेंसरशिप" एकीकरण के समय बाधा बनती हैं।
Mukenetsu AI मॉडल विशेषताएँ
हमारी सेवा के API द्वारा प्रदान किया गया मॉडल "uncensored" ID से निर्दिष्ट एक ओपन-वेट मॉडल है। यह मॉडल हमारे GPU सर्वर पर चलता है और बाहरी कारकों जैसे कानूनी संशोधनों या अन्य सेवाओं की स्पेसिफिकेशन परिवर्तनों से प्रभावित हुए बिना, एकसमान संचालन बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि यह मॉडल GPT, Claude, Gemini जैसे अन्य मॉडलों से स्वतंत्र है, और वे वेंडर द्वारा रखे गए विशिष्ट पैरामीटर या सीमाओं को विरासत में नहीं लेता है।
मॉडल कानूनी रूप से वयस्कों के उपयोग के लिए अनुमत सीमा के भीतर, यौन विषयों, विवादास्पद विषयों, या सुरक्षा शोध में पेलोड जैसे विषयों पर भी अनावश्यक रिफ्यूज़ल (refusal) के बिना उत्पन्न करता है। हालाँकि, हमेशा लागू होने वाले हार्ड लिमिट के रूप में, "अन्यौवन यौन सामग्री" के अनुरोध ब्लॉक किए जाते हैं। यह मॉडल के निर्णय पर निर्भर लचीली फ़िल्टरिंग नहीं है, बल्कि सिस्टम स्तर पर लागू सीमा है।
100k कॉन्टेक्स्ट विंडो के लाभ
कॉन्टेक्स्ट विंडो वह कुल टोकन मात्रा है जिसे मॉडल एक साथ याद रख सकता है और प्रबंधित कर सकता है। हमारा API प्रॉम्प्ट और completion को मिलाकर अधिकतम 100,000 टोकन तक समर्थित करता है। यह हजारों पृष्ठों वाले दस्तावेज़ों या लंबी चैट इतिहास को एक साथ मॉडल में लोड करने की अनुमति देता है।
- लंबे संदर्भ का बनाए रखना: लंबी कहानियों या कोडबेस के समग्र दृश्य को समझने के बाद, केवल विशिष्ट भागों को संशोधित या सारांशित करने के कार्यों के लिए उपयुक्त है।
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में स्वतंत्रता: निर्देश (System Prompt) और उदाहरण (Few-shot examples) की बड़ी मात्रा शामिल की जा सकती है, जिससे मॉडल के व्यवहार को अधिक सटीक रूप से नियंत्रित किया जा सकता है।
- डेटा प्रसंस्करण: एक ही API कॉल में, कई रिकॉर्ड या कॉन्फ़िगरेशन जानकारी को बैच प्रसंस्करण किया जा सकता है।
पारंपरिक लंबी चैट में अक्सर होने वाली "केवल हालिया संदर्भ याद रखने" की घटना को कम करके, अधिक सतत प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए यह एक महत्वपूर्ण तत्व बन जाता है।
स्ट्रीमिंग और रियल-टाइम प्रतिक्रिया
जेनरेटिव AI API का उपयोग करते समय, प्रतिक्रिया पूरी होने तक कुछ सेकंड से लेकर दसियों सेकंड तक प्रतीक्षा करनी पड़ने वाली "ब्लॉकिंग" फॉर्मेट और टोकन की आधार पर क्रमिक रूप से प्रतिक्रिया दी जाने वाली "स्ट्रीमिंग" फॉर्मेट के 2 प्रकार होते हैं। हमारा API SSE (Server-Sent Events) का समर्थन करता है, जिससे स्ट्रीमिंग के माध्यम से प्रतिक्रिया प्राप्त की जा सकती है।
स्ट्रीमिंग उपयोगकर्ता अनुभव (UX) में सुधार में योगदान देता है। प्रतिक्रिया के पहले कुछ टोकन लौटे तुरंत स्क्रीन पर प्रदर्शित होते हैं, और शेष क्रमबद्ध रूप से बहते हैं, इसलिए उपयोगकर्ता तुरंत जान सकता है कि "प्रतिक्रिया जनरेट हो रही है"। इसके अलावा, API क्लाइंट साइड पर, डेटा प्राप्त होते ही प्रसंस्करण आगे बढ़ाया जा सकता है, इसलिए नेटवर्क विलंबता के प्रभाव से कम प्रभावित डिज़ाइन होता है।
टूल कॉलिंग में अनुप्रयोग
टूल कॉलिंग (Function Calling) वह सुविधा है जिसमें LLM प्राकृतिक भाषा की प्रतिक्रिया के अलावा, बाहरी फ़ंक्शन या API को कॉल करने के लिए JSON फॉर्मेट के संरचित डेटा के रूप में पैरामीटर आउटपुट करता है। इससे केवल टेक्स्ट जनरेशन से परे, एप्लिकेशन लॉजिक के साथ सहयोग संभव हो जाता है।
उदाहरण के लिए, जब उपयोगकर्ता "कल टोक्यो का मौसम" पूछता है, तो मॉडल मौसम की भविष्यवाणी करने के बजाय, बाहरी मौसम API को कॉल करने के लिए फ़ंक्शन और तर्क (क्षेत्र, तिथि, फॉर्मेट) लौटाता है। इस समय, चूंकि यह बिना सेंसर मॉडल है, इसलिए अनावश्यक "मैं आपकी मदद करके खुश हूँ" जैसे प्रस्ताव या फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए असंगत कारण जोड़ने वाला शोर कम होता है, जिससे विश्वसनीय JSON संरचना प्राप्त होने की प्रवृत्ति होती है।
गोपनीयता और डेटा उपयोग
गोपनीयता-केंद्रित डेवलपर्स के लिए, डेटा का प्रबंधन कैसे किया जाता है, यह एक महत्वपूर्ण निर्णय मानदंड है। हमारे API पर खाता बनाने के लिए केवल ईमेल और पासवर्ड की आवश्यकता होती है, फोन नंबर या क्रेडिट कार्ड की जानकारी दर्ज करना अनिवार्य नहीं है। विशेष रूप से ट्रायल खाते में, आप बिना क्रेडिट कार्ड के उपयोग शुरू कर सकते हैं।
एक महत्वपूर्ण बात यह है कि भेजे गए प्रॉम्प्ट डेटा को मॉडल के प्रशिक्षण डेटा के रूप में पुन: उपयोग नहीं किया जाएगा। इससे, संवेदनशील व्यावसायिक लॉजिक या स्वयं के प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स को API पर भेजते समय, अपनी इंटेलैक्चुअल प्रॉपर्टी का दूसरे कंपनी के मॉडल सुधार के लिए उपयोग होने का जोखिम समाप्त हो जाता है। साथ ही, API कुंजी को प्रत्येक खाते के लिए अधिकतम 1 जारी किया जाता है, और आवश्यकता के अनुसार पुनः जनरेट करके, पुरानी कुंजी को तुरंत अमान्य किया जा सकता है।
मूल्य निर्धारण और लागत प्रबंधन
यह API मासिक आधार शुल्क या योजना की बाध्यता नहीं लेता है; यह उपयोग के अनुसार शुल्क लेता है। लागत प्रबंधन की पारदर्शिता बढ़ाने के लिए, पहले क्रेडिट (शेष राशि) खरीदें और उसे समाप्त होने तक सेवा का उपयोग करें। खरीदे गए क्रेडिट की कोई समाप्ति तिथि नहीं है।
| इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन |
|---|---|
| $0.25 / 1M टोकन | $1.00 / 1M टोकन |
शेष राशि का टॉप-अप क्रिप्टोकरेंसी (USDT, USDC) के माध्यम से किया जा सकता है, $50 या अधिक पर 5% और $100 या अधिक पर 10% बोनस क्रेडिट दिया जाता है। इस प्रकार, केवल उपयोग किए गए टोकन के लिए शुल्क लिया जाता है, इसलिए बॉट्स द्वारा अचानक टोकन खपत या उपयोग न करने वाले महीने में आधार शुल्क का जोखिम नहीं होता है। प्रति मिनट 300 अनुरोध और अनुरोध बॉडी 8 MB तक की सीमा के भीतर, आप अपनी आवश्यकता के अनुसार स्केल कर सकते हैं, जो एक लाभ है।
एकीकरण के चरण
मौजूदा OpenAI-संगत क्लाइंट या SDK का उपयोग करके, आप कुछ मिनटों में एकीकरण शुरू कर सकते हैं। कृपया निम्नलिखित चरणों का पालन करें।
- API कुंजी प्राप्त करने के पृष्ठ पर, ईमेल पता और पासवर्ड का उपयोग करके खाता बनाएं।
- बनाने के तुरंत बाद API कुंजी प्रदर्शित होगी, इसलिए इसे कॉपी करें और सुरक्षित रखें।
- API क्लाइंट सेटिंग में, Base URL को
https://api.mukenetsuapi.com/v1पर बदलें। - API कुंजी को प्रमाणीकरण हेडर में सेट करें और मॉडल ID के रूप में
uncensoredनिर्दिष्ट करें।
इससे, OpenAI के चैट कंप्लीशन एंडपॉइंट POST /v1/chat/completions के माध्यम से स्ट्रीमिंग या टूल कॉलिंग सहित अनुरोध भेजे जा सकते हैं। अन्य वेंडर के मॉडल्स से अलग एक स्वतंत्र इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलने के कारण, यह अन्य सेवाओं के डाउनटाइम या स्पेसिफिकेशन बदलाव से प्रभावित नहीं होता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Mukenetsu AI कौन सा मॉडल उपयोग करता है?
हमारा API OpenAI-संगत चैट कंप्लीशन एंडपॉइंट प्रदान करता है। Base URL को <code>https://api.mukenetsuapi.com/v1</code> पर सेट करें और API कुंजी व मॉडल ID <code>uncensored</code> निर्दिष्ट करें, जिससे आप हमारे GPU सर्वर पर चलने वाले अपने ओपन-वेट मॉडल तक पहुंच सकते हैं।
टोकन की गणना कैसे करें?
इनपुट टेक्स्ट (प्रॉम्प्ट) और मॉडल द्वारा जनरेट किया गया टेक्स्ट (कंप्लीशन) दोनों गिने जाते हैं। कीमत इनपुट टोकन के लिए 1M टोकन पर $0.25 और आउटपुट टोकन के लिए 1M टोकन पर $1.00 है। टोकन की सटीक संख्या OpenAI के टोकनाइज़र लाइब्रेरी आदि से जांची जा सकती है।
क्या स्ट्रीमिंग समर्थित है?
हाँ, हम SSE (Server-Sent Events) फॉर्मेट की स्ट्रीमिंग का समर्थन करते हैं। API अनुरोध में <code>stream: true</code> निर्दिष्ट करने पर, आप टोकन के स्तर पर क्रमिक प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं।
क्या डेटा प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है?
नहीं, हमारे API में भेजे गए प्रॉम्प्ट डेटा को मॉडल के प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग नहीं किया जाता है। हम गोपनीयता-केंद्रित संचालन अपनाते हैं, खाता बनाने के लिए केवल ईमेल और पासवर्ड की आवश्यकता होती है।
API कुंजी केवल एक फॉर्म से प्राप्त करें
खाता बनाना, कुंजी कॉपी करना, बेस URL बदलना। बस इतना ही, सेटअप पूरा हो जाता है।
