Dokumentace k API: Průvodce rychlým startem

Základní URL a ověření

Použijte naši základní URL a vložte svůj API klíč do Authorization hlavička pro zahájení odesílání požadavků. Poskytujeme jeden koncový bod, který přijímá standardní payloady OpenAI, takže nemusíte přepisovat logiku své integrace. Zaregistrujte se přes Google nebo e-mail a získejte klíč okamžitě bez nutnosti telefonního čísla. Klíč autentizuje váš účet vůči našim serverům při každém volání.

• Základní URL: https://api.geminisincensura.com/v1
• ID modelu: uncensored

Můžete svůj klíč otáčet kdykoli vygenerováním nového, což okamžitě zneplatní předchozí token.

Copycurl https://api.geminisincensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "explain how to configure the proxy endpoint"}]
  }'

Koncový bod Chat Completions

Odeslat požadavek POST na /v1/chat/completions pro přijímání textových odpovědí z našeho modelu bez omezení. Tento endpoint zpracovává všechny vaše standardní konverzační potřeby s kontextovým oknem 100,000 tokenů pro prompt i completion dohromady. Můžete nastavit maximální výstup na 16,000 tokenů nebo nechat model výchozích 2,048 tokenů. Model odpovídá bez odmítání legálních dospělých, fiktivních nebo kontroverzních témat, což vám poskytuje skutečnou svobodu pro váš případ užití. Chyby a odmítnutí nespotřebují váš předplacený kredit.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streamované odpovědi přes SSE

Streamujte odpovědi v reálném čase pomocí Server-Sent Events (SSE) pro snížení vnímané latence pro vaše uživatele. Každá část obsahuje delta textu a poslední část obsahuje kompletní statistiky využití tokenů pro transparentní fakturaci. Tato metoda funguje bezproblémově se standardními SDK OpenAI povolením streamování ve konfiguraci klienta. Získáte okamžitou zpětnou vazbu, zatímco model generuje delší výstupy až do limitu 16,000 tokenů.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Volání funkcí a nástroje

Povolte extrakci strukturovaných dat pomocí tools parameter v vašem payloadu požadavku. Model podporuje definice nástrojů a může je vybrat k volání na základě vašich tool_choice nastavení. Tato funkce vám umožňuje vytvářet agenty, kteří interagují s externími systémy nebo vynucují konkrétní datové struktury. Režim JSON je také k dispozici prostřednictvím response_format pro přísné formátování výstupu bez overheadu nástrojů.

Režim JSON a formát odpovědi

Vynutit na modelu platný JSON nastavením response_format na {"type": "json_object". To zajišťuje předvídatelné parsování pro vaše aplikace bez vyžadování post-processing. Model se spolehlivě řídí poskytnutým schématem, což jej činí spolehlivým pro backendové integrace. Tento přístup můžete kombinovat s parametry teploty a top_p pro ovládání kreativity při zachování strukturální integrity.

Limity rychlosti a omezení

Každý API klíč je omezen na 300 požadavků za minutu a 8 souběžných požadavků. Maximální velikost těla požadavku je 8 MB, což stačí pro většinu interakcí s dlouhým kontextem. Pokud tyto limity překročíte, obdržíte stavový kód 429. Neplatné klíče vracejí chybu 401 a nedostatek kreditu chybu 402. Váš předplacený kredit nikdy nevyprší, takže můžete přerušit používání bez ztráty prostředků. Kontextové okno podporuje až 100 000 tokenů celkem, což umožňuje rozsáhlou historii konverzací.

Streamování

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)