Dokumentacja API

Bazowy URL i autoryzacja

Zacznij od uwierzytelnienia za pomocą podstawowego URL https://api.googlegeminiuncensored.com/v1. Otrzymujesz jeden aktywny klucz API natychmiast po rejestracji za pomocą Google lub e-maila. Użyj tego klucza w Authorization nagłówek jako token Bearer dla wszystkich kolejnych żądań.

• URL bazowy: https://api.googlegeminiuncensored.com/v1
• Nagłówek: 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"}]
  }'

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wyślij żądania generowania tekstu do POST /v1/chat/completions. Ten endpoint przyjmuje standardowe tablice wiadomości i zwraca surowe odpowiedzi tekstowe bez filtrów treści dla prawnego użytku dorosłego.

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)

ID modelu to uncensored.To model open-weight działający na naszych serwerach, odróżniający się od GPT lub Gemini. Nie trasuje między dostawcami ani nie oferuje embeddingów.

Odpowiedzi strumieniowe (SSE)

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w ciele żądania. API zwraca zdarzenia wysłane przez serwer (SSE), gdzie dane dotyczące użycia tokenów pojawiają się w ostatnim fragmencie.

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);

Strumieniowanie zmniejsza postrzeganą opóźnienie dla długich wyjść. Każdy fragment zawiera częściowe delta tekstu. Sparsuj ostatnie zdarzenie, aby uzyskać całkowite zużycie tokenów dla przejrzystości rozliczeń.

Strumieniowanie

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)