जैनिटर AI के लिए OpenRouter विकल्प: सेटअप गाइड

जिसे आपको दर्ज करना है

यदि आप Janitor AI या किसी समान किरदार चैट ऐप के लिए OpenRouter विकल्प चाहते हैं, तो सेटअप किसी भी OpenAI-संगत प्रदाता के लिए वही है। अपने क्लाइंट में उस स्थान पर जाएं जहाँ आप कस्टम या प्रॉक्सी API जोड़ते हैं। विभिन्न ऐप इसे अलग-अलग नाम देते हैं: "प्रॉक्सी", "कस्टम OpenAI एंडपॉइंट", "API URL"। नीचे दिए गए फ़ील्ड हमेशा वही तीन होते हैं।

फ़ील्ड	मान
API URL / बेस URL	https://api.openrouterapi.cc/v1
API कुंजी	आपके खाते से प्राप्त कुंजी, Authorization: Bearer के रूप में भेजी जाती है
मॉडल का नाम	uncensored

कुछ क्लाइंट बेस URL के बजाय पूरे एंडपॉइंट चाहते हैं। यदि बेस URL सेव करने पर त्रुटि या 404 मिलता है, तो https://api.openrouterapi.cc/v1/chat/completions आज़माएं। दो समर्थित विधियाँ POST /v1/chat/completions और GET /v1/models हैं, इसलिए मॉडल सूचीबद्ध करने वाला क्लाइंट दूसरे को कॉल करेगा और uncensored देखेगा।

यदि आपके पास अभी तक कोई कुंजी नहीं है, तो Google या ईमेल और पासवर्ड के साथ साइन अप करें और API कुंजी निर्देश का पालन करें। नए खाते एक क्लिक में $0.50 का ट्रायल क्रेडिट दावा कर सकते हैं, जो एक पहली टेस्ट सत्र के लिए पर्याप्त है।

ऐप को दोष देने से पहले कनेक्शन का परीक्षण करें

रोलप्ले फ्रंट एंड कच्चा त्रुटि पाठ छिपा देते हैं। पहले एक टर्मिनल से एक अनुरोध चलाएं, ताकि आपको पता चले कि कुंजी और मॉडल काम कर रहे हैं। अपनी कुंजी के साथ स्थानधारक को बदलें।

Copycurl https://api.openrouterapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are Mara, a dry-witted ship engineer."},
      {"role": "user", "content": "The reactor is humming wrong again."}
    ],
    "temperature": 0.9,
    "max_tokens": 200
  }'

यदि यह प्रतिक्रिया लौटाता है, तो एंडपॉइंट और कुंजी ठीक हैं, और कोई भी समस्या ऐप की सेटिंग्स में है। यदि यह विफल हो जाता है, तो त्रुटि बॉडी आपको बताएगी कि क्यों। X-Request-Id प्रतिक्रिया हेडर से अनुरोध ID रखें; यह support को लिखते समय मदद करता है।

एक शुरुआती सिस्टम प्रॉम्प्ट

फ्रंट एंड में एक कैरेक्टर कार्ड आमतौर पर सिस्टम संदेश बन जाता है। आपका ऐप जो भी करे, मॉडल नीचे दिए गए टेक्स्ट जैसा कुछ प्राप्त करता है। मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृति के बिना उत्तर देने के लिए ट्यून्ड है, इसलिए प्रॉम्प्ट को इसके साथ तर्क करने की आवश्यकता नहीं है। इसे आवाज़, सीमाओं और प्रारूप के बारे में स्पष्ट होना चाहिए।

आप Mara Voss हैं, फ्रेटर Calloway पर चीफ इंजीनियर।

आवाज़: सूखी, व्यावहारिक, तनाव के तहत जल्दी मज़ाक करने वाली।

तीसरे व्यक्ति के भूतकाल में लिखें, 2 से 4 छोटे पैराग्राफ।

उपयोगकर्ता के किरदार के लिए कभी भी न बोलें और न ही कार्य करें।

सततता बनाए रखें: चोटों, मरम्मतों और किसको क्या पता है, उसका ट्रैक रखें।

कहानी में बने रहें। सभी किरदार वयस्क हैं।

दो आदतें लंबी सत्रों में सुधार करती हैं। पहला, सिस्टम प्रॉम्प्ट को छोटा रखें, क्योंकि यह हर टर्न पर फिर से भेजा जाता है। दूसरा, कड़े नियमों को प्रॉम्प्ट के अंत में रखें, बीच में नहीं, ताकि चैट इतिहास बढ़ने पर वे प्रमुख रहें। यदि आपका ऐप आपको "लेखक का नोट" या एक रिमाइंडर जोड़ने की अनुमति देता है जो नवीनतम संदेश के पास सम्मिलित होता है, तो शैली नियमों के लिए उसका उपयोग करें।

इस सेवा और आपके प्रॉम्प्ट में एक नियम निश्चित है: नाबालिगों के साथ यौन सामग्री नहीं। इसे किरदार कार्ड में लिखने से आपके अपने कार्ड भी साफ रहते हैं।

सेटिंग्स जो आमतौर पर काम करती हैं

ये शुरुआती बिंदु हैं, गारंटी नहीं। एक समय में एक बदलें और कुछ जवाबों की तुलना करें।

• तापमान 0.8 से 1.0 जीवंत संवाद के लिए। यदि पात्र भटक जाता है या स्वयं का विरोध करता है, तो तापमान को कम करके लगभग 0.6 पर ले जाएं।
• top_p 0.9 से 0.95 यदि आपका क्लाइंट इसे प्रदर्शित करता है। इसे पास किया जाता है।
• आवृत्ति और उपस्थिति दंड 0.2 से 0.5 जब प्रतिक्रियाएं वाक्यांशों को दोहराने लगें। बड़े मान प्रॉज़ को अजीब बना देते हैं, इसलिए कम रखें।
• max_tokens वैकल्पिक है। यदि आप निबंध नहीं बल्कि पैराग्राफ-लंबाई की प्रतिक्रियाएं चाहते हैं, तो 300 से 600 सेट करें।
• स्ट्रीमिंग चालू। जवाब लिखे जाने के रूप में दिखाई देता है, और अंतिम चंक उपयोग वहन करता है ताकि आपका क्लाइंट टोकन गिनती दिखा सके।
• seed पास किया जाता है, जो उस समय उपयोगी होता है जब आप एक ही रोल पर दो प्रॉम्प्ट संस्करणों की तुलना करना चाहते हैं।

स्ट्रीमिंग का एक साइड इफेक्ट जानने योग्य है: एक स्ट्रीम किए गए अनुरोध में कॉन्करेंसी स्लॉट स्ट्रीम समाप्त होने तक बने रहता है। एक फुल कुंजी एक साथ 8 अनुरोध और प्रति मिनट 300 की अनुमति देती है। एक ट्रायल कुंजी एक साथ 2 और प्रति मिनट 60 की अनुमति देती है।

कॉन्टेक्स्ट, मेमोरी और लंबी चैट का खर्च

कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है, प्रॉम्प्ट और पूर्णता। यह कहानी की बहुत मात्रा है: इतिहास के दसियों हज़ार शब्द फिट हो सकते हैं। लागत इसके साथ बढ़ती है, क्योंकि हर बार पूरा इतिहास भेजा जाता है। यहाँ एक लंबे सत्र के लिए एक काम उदाहरण है।

मान लीजिए कि इतिहास 30,000 टोकन तक बढ़ गया है और जवाब 300 टोकन है। इनपुट: 30,000 x $0.15 / 1M = $0.0045। आउटपुट: 300 x $0.50 / 1M = $0.00015। एक जवाब की लागत $0.00465 है। उस आकार के सौ जवाब $0.465 आते हैं, इसलिए लगभग 47 सेंट।

एक छोटा इतिहास सस्ता और अक्सर बेहतर होता है। मॉडल बहुत लंबे प्रॉम्प्ट के बीच में कम ध्यान देते हैं, इसलिए पुरानी घटनाओं का एक स्वच्छ सारांश और पिछले बारह संदेश 30,000 कच्चे टोकन की तुलना में अधिक सुसंगत रूप से पढ़ सकते हैं। कई फ्रंट एंड में एक सारांश या "मेमोरी" फीचर होता है। चैट कुछ हज़ार टोकन से आगे बढ़ने पर इसे उपयोग करें।

मूल्य $0.15 प्रति 1M इनपुट और $0.50 प्रति 1M आउटपुट हैं। विफल या अस्वीकृत अनुरोधों के लिए चार्ज नहीं किया जाता, और क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। टॉप-अप राशि, बोनस और भुगतान विधियों (कार्ड और क्रिप्टो सहित) के लिए मूल्य निर्धारण पृष्ठ देखें।

सप्ताहों तक एक पात्र को स्थिर रखना

लंबे समय तक चलने वाले कैरेक्टर विचलित हो जाते हैं। फिक्स ज्यादातर बुककीपिंग है, और यदि आप इसे अच्छी तरह करते हैं तो यह टोकन में बहुत कम लागत आती है।

एक स्थिर तथ्य ब्लॉक रखें जो कभी नहीं बदलता: नाम, व्यक्तित्व, बोलने की आदतें, रिश्ते। एक दूसरा ब्लॉक रखें जिसे आप कभी-कभी हाथ से अपडेट करते हैं: वर्तमान स्थिति, खुले प्लॉट थ्रेड, दिए गए वादे। दोनों को सिस्टम प्रॉम्प्ट या आपके क्लाइंट के मेमोरी फ़ील्ड में पेस्ट करें, और प्रत्येक को लगभग 500 टोकन से नीचे रखें। मिलकर वे अधिकतम 1,000 टोकन हैं, जो इनपुट दर पर प्रति जवाब $0.00015 की लागत आती है।

फिर लाइव चैट को केवल हालिया आदान-प्रदान लेने दें। जब एक दृश्य समाप्त होता है, तो दूसरे ब्लॉक में सारांश के दो या तीन वाक्य लिखें और पुराने संदेशों को साफ़ करें। आपके कैरेक्टर तेज़ रहते हैं, जवाब पढ़ने में तेज़ हो जाते हैं, और प्रति जवाब लागत एक सेंट के दसवें हिस्से के पास रहती है, हर सत्र के साथ बढ़ने के बजाय।

यदि आप एक चैट में कई कैरेक्टर चलाते हैं, तो बताएं कि कौन बोल रहा है और कब। "केवल मारा की लाइनें लिखें जब तक उपयोगकर्ता किसी अन्य कैरेक्टर के लिए न पूछे" जैसे एक पंक्ति मॉडल को एक साथ सबको नैरेट करने से रोकती है, जिससे जवाब छोटे और सस्ते भी रहते हैं।

429 और अजीब जवाबों के लिए समस्या निवारण

रोलप्ले ऐप्स गलती से रेट लिमिट ट्रिगर करने में अच्छे होते हैं: दो ब्राउज़र टैब, "रीजेनरेट" बटन दो बार दबाना, या एक ग्रुप चैट जहाँ कई पात्र एक साथ जवाब देते हैं। API HTTP 429 और इनमें से किसी एक कारण के साथ जवाब देता है।

1. त्रुटि कोड concurrency. आपके पास आपके कुंजी की अनुमति से अधिक अनुरोध चल रहे हैं। अतिरिक्त टैब बंद करें, स्ट्रीम के समाप्त होने का प्रतीक्षा करें, या समानांतर चरित्र प्रतिक्रियाएं बंद करें। याद रखें कि एक स्ट्रीम अंत तक अपनी जगह घेरती है।
2. त्रुटि कोड rate_limited. आपने एक मिनट में बहुत सारे अनुरोध भेजे। गति कम करें; एक व्यक्ति टाइप करते समय दुर्लभ ही प्रति मिनट 300 तक पहुंचता है, लेकिन एक स्वचालित स्वाइप लूप ट्रायल कुंजी पर 60 तक पहुंच सकता है।
3. 429 Retry-After: 5 हेडर के साथ। सेवा अस्थायी रूप से ओवरलोड है। पांच सेकंड प्रतीक्षा करें और पुनः भेजें।

यदि प्रतिक्रियाएं कट जाती हैं, तो क्लाइंट में अपनी max_tokens सेटिंग जांचें। यदि चरित्र आपके लिए बोल रहा है, तो सिस्टम प्रॉम्प्ट में नियम को मजबूत करें और तापमान कम करें। यदि ऐप मॉडल नहीं मिला कहता है, तो सुनिश्चित करें कि मॉडल फ़ील्ड बिल्कुल uncensored हो, छोटे अक्षरों में।

यह कहाँ फिट बैठता है, और कहाँ नहीं

यह तब काम करता है जब आपका क्लाइंट आपको अपना एंडपॉइंट चुनने की अनुमति देता है और आप एक समग्र प्रति-टोकन मूल्य वाले एकल मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं। यह तब काम नहीं करता जब आप चैट के दौरान कई मॉडलों के बीच स्विच करना पसंद करते हैं। आपको एक स्वतंत्र प्रदाता से एकल मॉडल मिलता है, न कि किसी मॉडल विक्रेता का आधिकारिक API।

मॉडल केवल टेक्स्ट के लिए है। यह कैरेक्टर आर्ट, वॉइस या वीडियो जनरेट नहीं करेगा, और एम्बेडिंग्स उपलब्ध नहीं हैं। आपके क्लाइंट में उन चीज़ों के लिए जो उन पर निर्भर हैं, एक अन्य सेवा की आवश्यकता होगी। प्रॉम्प्ट्स को प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किया जाता है, और पूर्ण क्विकस्टार्ट docs में है।

अधिक गाइड

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