बेस URL और प्रमाणीकरण
पहले base URL के साथ authenticate करें https://api.googlegeminiuncensored.com/v1. आपको साइनअप के तुरंत बाद एक सक्रिय API कुंजी मिलती है। इस कुंजी का उपयोग Authorization सभी बाद के अनुरोधों के लिए हेडर को Bearer टोकन के रूप में उपयोग करें।
- बेस यूआरएल:
https://api.googlegeminiuncensored.com/v1 - हेडर:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
curl 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"}]
}'चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट
टेक्स्ट जनरेशन अनुरोध भेजें POST /v1/chat/completions. यह एंडपॉइंट स्टैंडर्ड मेसेज एरेज़ स्वीकार करता है और लॉफुल एडल्ट यूज़ के लिए कंटेंट फिल्टर्स के बिना रॉ टेक्स्ट रिस्पॉन्स लौटाता है।
from 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)मॉडल ID है uncensored. यह हमारे सर्वरों पर चलने वाला एक ओपन-वेट मॉडल है, जो GPT या जेमिनी से अलग है। यह विक्रेताओं के बीच रूट नहीं करता या एम्बेडिंग नहीं प्रदान करता।
स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE)
सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध बॉडी में। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाती है जहाँ टोकन उपयोग डेटा अंतिम चंक में प्रकट होता है।
import 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);स्ट्रीमिंग से लंबे आउटपुट के लिए प्रतीत होने वाली विलंबता कम हो जाती है। प्रत्येक चंक में आंशिक टेक्स्ट डेल्टा होते हैं। बिलिंग पारदर्शिता के लिए कुल टोकन खपत प्राप्त करने के लिए अंतिम इवेंट को पार्स करें।
स्ट्रीमिंग
stream = 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)