Documentación de la API

URL Base y Autenticación

Empieza por autenticarte con la URL base https://api.googlegeminiuncensored.com/v1. Recibes una clave API activa inmediatamente después de registrarte mediante Google o correo electrónico. Usa esta clave en el Authorization cabecera como un token Bearer para todas las solicitudes subsiguientes.

• URL base: https://api.googlegeminiuncensored.com/v1
• Encabezado: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.googlegeminiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five open source LLMs for local deployment"}]
  }'

Endpoint Chat Completions

Envía solicitudes de generación de texto a POST /v1/chat/completions. Este endpoint acepta matrices de mensajes estándar y devuelve respuestas de texto sin filtros de contenido para uso adulto legal.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.googlegeminiuncensored.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)

El ID del modelo es uncensored. Es un modelo de pesos abiertos que se ejecuta en nuestros servidores, distinto de GPT o Gemini. No enruta entre proveedores ni ofrece embeddings.

Respuestas en streaming (SSE)

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu cuerpo de solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por Servidor (SSE) donde los datos de uso de tokens aparecen en el último fragmento.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

El streaming reduce la latencia percibida para salidas largas. Cada fragmento contiene deltas de texto parcial. Analiza el último evento para obtener el consumo total de tokens para transparencia en la facturación.

Transmisión

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)