Documentação da API

URL Base e Autenticação

Comece autenticando com a URL base https://api.googlegeminiuncensored.com/v1. Você recebe uma chave de API ativa imediatamente após o cadastro via Google ou e-mail. Use esta chave no Authorization cabeçalho como um token Bearer para todas as solicitações subsequentes.

• URL Base: https://api.googlegeminiuncensored.com/v1
• Cabeçalho: 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

Envie solicitações de geração de texto para POST /v1/chat/completions. Esse endpoint aceita arrays de mensagens padrão e retorna respostas de texto bruto sem filtros de conteúdo 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)

O ID do modelo é uncensored. É um modelo de peso aberto executado em nossos servidores, distinto de GPT ou Gemini. Não faz roteamento entre fornecedores nem oferece embeddings.

Respostas em Streaming (SSE)

Ative o streaming definindo stream: true no corpo da sua solicitação. A API retorna Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) onde os dados de uso de tokens aparecem no 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);

O streaming reduz a latência percebida para saídas longas. Cada bloco contém deltas de texto parcial. Analise o último evento para obter o consumo total de tokens para transparência no faturamento.

Streaming

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)