Codex API क्या है?
codex api शब्द आमतौर पर कोड जनरेशन और समझ के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित AI मॉडल द्वारा उपयोग किए जाने वाले इंटरफ़ेस को संदर्भित करता है। मूल रूप से OpenAI द्वारा लोकप्रिय, यह एक व्यापक मानक बन गया है जहाँ विभिन्न प्रदाता OpenAI-संगत एंडपॉइंट प्रदान करते हैं। AI कोडिंग एजेंट्स के लिए, इसका अर्थ है एक स्थिर POST /v1/chat/completions संरचना जो टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट इंटरैक्शन को संभालती है।
हमारी सेवा कोडिंग संदर्भों के लिए अनुकूलित एक समर्पित, बिना सेंसर लार्ज लैंग्वेज मॉडल प्रदान करती है। प्रॉक्सी रिले के विपरीत जो कई विक्रेताओं को एग्रीगेट करते हैं, हम अपने GPU सर्वरों पर एकल ओपन-वेट मॉडल चलाते हैं। यह 100,000-टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ एक स्थिर, सिंगल-मॉडल एंडपॉइंट सुनिश्चित करता है, जो बड़े कोडबेस को संभालने के लिए संदर्भ खोए बिना महत्वपूर्ण है।
एपीआई एम्बेडिंग्स, इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेशन का समर्थन नहीं करता है, न ही यह फाइन-ट्यूनिंग प्रदान करता है। यह एक टेक्स्ट-आधारित संपूर्णता इंजन है जो सीधे Cursor या Claude Code जैसे कोडिंग एजेंट्स में एकीकृत होने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
बिना सेंसर मॉडल का उपयोग क्यों करें?
मानक कोडिंग मॉडल अक्सर कंटेंट फ़िल्टर लागू करते हैं जो तकनीकी कार्यों में बाधा डाल सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक मॉडल सुरक्षा एक्सप्लॉइट के लिए कोड जनरेट करने से इनकार कर सकता है या विशिष्ट प्रोग्रामिंग भाषा सिंटैक्स को ब्लॉक कर सकता है यदि यह कॉपीराइट वर्क जैसा दिखता है, भले ही उपयोग मामला कानूनी और तकनीकी हो। एक बिना सेंसर मॉडल इन मनमाना अस्वीकृतियों को हटा देता है, जिससे एजेंट शुद्ध रूप से कोड गुणवत्ता और लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।
हमारा मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृति के बिना उत्तर देने के लिए ट्यून्ड है। यह विशेष रूप से उपयोगी है उन AI कोडिंग एजेंट्स के लिए जिन्हें विविध कोड स्निपेट, दस्तावेज़ या रचनात्मक कोडिंग प्रोजेक्ट्स को बिना सामग्री नीति के कारण 403 Forbidden त्रुटि के बिना प्रोसेस करने की आवश्यकता होती है।
एक कठोर कंटेंट लिमिट हमेशा लागू होती है: किशोरों से जुड़ी यौन सामग्री नहीं। उस प्रकार के अनुरोध ब्लॉक किए जाते हैं। सभी अन्य कानूनी वयस्क, काल्पनिक या सुरक्षा-शोध विषयों के लिए, मॉडल एक सीधा उत्तर प्रदान करेगा। यह स्थिरता आपके एजेंट के वर्कफ़्लो में रीट्राई लॉजिक की आवश्यकता को कम करती है, जिससे टोकन और समय बचते हैं।
Cursor IDE कॉन्फ़िगर करना
Cursor IDE एक लोकप्रिय AI-संचालित कोड एडिटर है जो बाहरी LLM एंडपॉइंट पर निर्भर करता है। हमारी बिना सेंसर API को अपने प्राथमिक कोडिंग एजेंट के रूप में उपयोग करने के लिए, आपको अपनी सेटिंग्स में बेस URL अपडेट करने की आवश्यकता है।
अपने Cursor सेटिंग्स पर जाएं और API कॉन्फ़िगरेशन सेक्शन खोजें। बेस URL को https://api.getcodexapi.com/v1 पर बदलें। अपनी API कुंजी Get API key पेज से दर्ज करें। आपको जिस मॉडल ID का चयन करना चाहिए वह uncensored है।
यह कॉन्फ़िगरेशन सुनिश्चित करता है कि सभी कोड सुझाव और संपादन हमारे समर्पित मॉडल द्वारा संसाधित किए जाएं। चूंकि Cursor ओपनएआई-कम्पैटिबल फॉर्मेट का उपयोग करता है, इसलिए कोई अतिरिक्त मीडलवेयर आवश्यक नहीं है। 100,000-टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो एडिटर को बड़े फ़ाइलों या मल्टी-फ़ाइल रिफैक्टोरिंग टास्क के दौरान संदर्भ बनाए रखने की अनुमति देती है, जो छोटी कॉन्टेक्स्ट मॉडल में एक सामान्य सीमा है।
समझौता: आपके पास GPT-4 या Claude जैसे स्वामित्व वाले मॉडल तक सीधी पहुँच नहीं होगी जब तक कि आप कॉन्फ़िगरेशन मैन्युअल रूप से न बदलें। हालाँकि, शुद्ध कोड जनरेशन और संपादन के लिए, यह बिना सेंसर एंडपॉइंट अक्सर नीति की बाधाओं के बिना तेज़ और अधिक स्थिर परिणाम प्रदान करता है।
Claude Code कनेक्ट करना
Claude Code Anthropic द्वारा विकसित एक कमांड-लाइन एजेंट है। जबकि यह आमतौर पर Anthropic के API का उपयोग करता है, यदि क्लाइंट इसे समर्थन करता है तो इसे किसी भी OpenAI-संगत एंडपॉइंट का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। यह हमारे API को उन उपयोगकर्ताओं के लिए एक वैकल्पिक विकल्प बनाता है जो हमारे मॉडल के बिना सेंसर व्यवहार को पसंद करते हैं लेकिन Claude Code इंटरफ़ेस पसंद करते हैं।
कनेक्ट करने के लिए, आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि आपका क्लाइंट कस्टम बेस URL का समर्थन करता है। कॉन्फ़िगरेशन को https://api.getcodexapi.com/v1 की ओर इशारा करने के लिए अपडेट करें और मॉडल को uncensored पर सेट करें। आपको अपनी API कुंजी भी प्रदान करने की आवश्यकता होगी।
यह सेटअप उन डेवलपर्स के लिए उपयोगी है जो एक कोडिंग एजेंट की मजबूत टूल-कॉलिंग क्षमताएं चाहते हैं लेकिन एक ऐसे मॉडल की आवश्यकता है जो जटिल या असामान्य कोड पैटर्न को अस्वीकार न करे। ध्यान दें कि जबकि इंटरफ़ेस समान रहता है, अंडरलाइंग मॉडल का व्यवहार मानक Claude मॉडल से भिन्न होगा। हमेशा अपने विशिष्ट वर्कफ़्लो का परीक्षण करें ताकि सुनिश्चित हो सके कि बिना सेंसर मॉडल आपकी कोड क्वालिटी मानकों को पूरा करता है।
OpenAI SDK का उपयोग करना
Python या Node.js के लिए OpenAI SDK किसी भी OpenAI-संगत एंडपॉइंट के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। आप बेस URL और API कुंजी बदलकर हमारी API पर स्विच कर सकते हैं।
यहाँ बताया गया है कि आप Python में क्लाइंट को कैसे इनिशियलाइज़ करें:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.getcodexapi.com/v1",
api_key="your-api-key"
)
फिर, आप चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट को सामान्य तरीके से कॉल कर सकते हैं:
response = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to sort a list."}]
)
यह सरलता आपको अंडरलाइंग मॉडल को बदले बिना अपने एजेंट के कोर लॉजिक को बदले बिना स्वैप करने की अनुमति देती है। एसडीके सिरियलाइजेशन और रिस्पॉन्स पार्सिंग संभालता है, इसलिए आप एप्लिकेशन लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
रियल-टाइम फ़ीडबैक के लिए स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं
रियल-टाइम कोड सुझाव प्रदान करने वाले कोडिंग एजेंट्स के लिए, स्ट्रीमिंग आवश्यक है। हमारी API स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) का समर्थन करती है। इससे एजेंट कोड जनरेट होते ही उसे प्रदर्शित कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार होता है।
- अपने API अनुरोध में
stream=Trueसेट करें। - स्ट्रीम को चंक-दर-चंक पढ़ें।
- प्रत्येक चंक के साथ UI या एडिटर को अपडेट करें।
यह संदर्भ की कमी की भावना को कम करता है, विशेष रूप से बड़े कोड ब्लॉक्स के लिए। चूंकि हमारे मॉडल की 100,000-टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है, आप बड़े मात्रा में संदर्भ वाले स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स प्राप्त कर सकते हैं बिना ट्रंकेशन की चिंता किए।
ध्यान दें: स्ट्रीमिंग से मूल्य निर्धारण या टोकन गणना में कोई बदलाव नहीं आता है। टोकन कुल इनपुट और आउटपुट के आधार पर बिल किए जाते हैं, चाहे प्रतिक्रिया स्ट्रीम की गई हो या एकल ब्लॉक में लौटाई गई हो।
टूल फ़ंक्शन कॉल का प्रबंधन
AI कोडिंग एजेंट अक्सर बाहरी टूल्स के साथ इंटरैक्ट करने के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करते हैं, जैसे कि टर्मिनल कमांड चलाना या फ़ाइल पढ़ना। हमारा API इस सुविधा का समर्थन करता है, जिससे आप अपने अनुरोध में फ़ंक्शन स्कीमा परिभाषित कर सकते हैं।
- अपने फ़ंक्शन्स को
functionsपैरामीटर में परिभाषित करें। - मॉडल एक
function_callऑब्जेक्ट के साथ प्रतिक्रिया लौटाएगा। - आपका एजेंट फ़ंक्शन को निष्पादित करता है और परिणाम वापस मॉडल को भेजता है।
- मॉडल परिणाम के आधार पर अगली प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है।
यह मल्टी-टर्न इंटरैक्शन जटिल कोडिंग टास्क के लिए महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एक एजेंट को एक फ़ाइल पढ़ने, उसे विश्लेषित करने और फिर एक फिक्स जनरेट करने की आवश्यकता हो सकती है। हमारा एपीआई इसे सहज रूप से संभालता है, 100,000-टोकन की सीमा के भीतर कई टर्न के दौरान संदर्भ बनाए रखता है।
रेट लिमिट का प्रबंधन
निष्पक्ष उपयोग और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए, हमारा API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध की सीमा लागू करता है। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। यदि आप इन सीमाओं से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 Too Many Requests त्रुटि प्राप्त होगी।
सर्वोत्तम अभ्यास:
- अपने एजेंट की पुनः प्रयास तर्क में एक्सपोनेन्शियल बैकऑफ़ लागू करें।
- बड़ी प्रतिक्रियाओं के लिए API कॉल की संख्या कम करने के लिए स्ट्रीमिंग का उपयोग करें।
- अनपेक्षित शुल्क से बचने के लिए डैशबोर्ड के माध्यम से अपने उपयोग की निगरानी करें।
यदि आपको कुंजियों को रोटेट करने की आवश्यकता है, तो आप किसी भी समय अपनी API कुंजी पुनः जनरेट कर सकते हैं। यह पुरानी कुंजी को रद्द कर देता है, इसलिए पुनः जनरेट करने से पहले सुनिश्चित करें कि आप अपने एजेंट्स को अपडेट कर लें।
