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Venice: Uncensored

cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition

टेक्स्टइनपुट: text128K9 जुल॰ 2025 को जोड़ा गया

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सेशन लागत $0.00

Venice: Uncensored एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 56% कम है।
1,28,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00228 है।

Venice: Uncensored के बारे में

Venice: Uncensored एक टेक्स्ट मॉडल है जो मॉडल आईडी cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition के अंतर्गत प्रकाशित है। यह Mistral-Small-24B-Instruct-2501 का फाइन-ट्यून किया गया वेरिएंट है, जिसे dphn.ai ने Venice.ai के सहयोग से विकसित किया है। इसके लिए सूचीबद्ध प्रोवाइडर Venice है, और प्रोवाइडर रिलीज़ तिथि 2025-07-09 है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसे एक अनसेंसर्ड इंस्ट्रक्ट-ट्यून्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल के रूप में वर्णित किया गया है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह एक सीधा चैट और कम्पलीशन मॉडल है जिसमें कोई इमेज या ऑडियो हैंडलिंग नहीं है। इसकी कॉन्टेक्स्ट लंबाई 128,000 टोकन है, जो लंबे दस्तावेज़ों, विस्तारित बातचीत और बड़े प्रॉम्प्ट पेलोड को एक ही अनुरोध में संसाधित करने की अनुमति देती है। अधिकतम आउटपुट 8,192 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ इनपुट कॉन्टेक्स्ट आकार से काफी नीचे सीमित रहती हैं। इसका नॉलेज कटऑफ 2024-04-30 है, जिसका अर्थ है कि उस तिथि के बाद की घटनाओं के बारे में इसकी कोई जानकारी नहीं है जब तक कि वे प्रॉम्प्ट में न दी जाएँ।

चूँकि यह एक इंस्ट्रक्ट-ट्यून्ड मॉडल है जिसमें बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो है, यह लंबे स्रोत सामग्री पर लॉन्ग-फॉर्म प्रश्न उत्तर, मल्टी-डॉक्यूमेंट प्रॉम्प्ट से जानकारी सारांशित करने या निकालने, और ऐसे संवादी एजेंट जिन्हें लंबा इतिहास बनाए रखना हो, जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। इसकी अनसेंसर्ड ट्यूनिंग इसे वहाँ प्रासंगिक बनाती है जहाँ डेवलपर संवेदनशील या विवादास्पद विषयों पर कम इनकार चाहता है, उदाहरण के लिए फिक्शन लेखन, रोलप्ले, डिबेट सिमुलेशन या मॉडल व्यवहार पर शोध में। 8,192 टोकन की आउटपुट सीमा का अर्थ है कि यह बहुत लंबे सिंगल-पास दस्तावेज़ों को उत्पन्न करने की तुलना में उत्तरों और ड्राफ्ट के लिए अधिक उपयुक्त है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, stop, temperature, top_k, top_p हैं। इनके अलावा कोई अलग पैरामीटर सूची नहीं है, इसलिए सैंपलिंग व्यवहार temperature, top_p और top_k के माध्यम से नियंत्रित होता है, पुनरावृत्ति दो पेनल्टी के माध्यम से, और आउटपुट लंबाई max_tokens के माध्यम से। संरचित आउटपुट response_format के माध्यम से अनुरोध किया जा सकता है, और दिए गए स्ट्रिंग्स पर जनरेशन को stop के साथ रोका जा सकता है।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो बाधाओं पर विचार करना उचित है। 2024-04-30 का नॉलेज कटऑफ का अर्थ है कि समय-संवेदनशील प्रश्नों के लिए रिट्रीवल या प्रॉम्प्ट में ताज़ा कॉन्टेक्स्ट इंजेक्ट करना आवश्यक है। 8,192 टोकन की अधिकतम आउटपुट सीमा सिंगल-रिस्पॉन्स लंबाई को सीमित करती है, इसलिए यदि आपको बहुत लंबे आउटपुट चाहिए तो आपको कॉल्स को चेन करना होगा या उच्च आउटपुट सीमा वाला मॉडल चुनना होगा। इनपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए इमेज या ऑडियो से जुड़े किसी भी कार्य के लिए अलग मॉडल आवश्यक है।

Venice: Uncensored API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyresponse_formatstoptemperaturetop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,28,000
अधिकतम आउटपुट: 8,192
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-04-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Venice: Uncensored: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Venice: Uncensored API की कीमत कितनी है?: Venice: Uncensored की कीमत इनपुट $0.70 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Venice: Uncensored की context window कितनी है?: Venice: Uncensored हर request में 1,28,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 8,192 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Venice: Uncensored क्या कर सकता है?: Venice: Uncensored text स्वीकार करता है और text लौटाता है।
अपने कोड से Venice: Uncensored कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Venice: Uncensored के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5 Mini (batch), Qwen: Qwen3.5-35B-A3B, Qwen: Qwen3.6 35B A3B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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