Uncensored gemma APIクイックスタートガイド

ベースURLと認証

使用 https://api.uncensoredgemma.com/v1 すべてのリクエストのベースURLとして使用します。認証は、Googleまたはメール経由のサインアップ時に生成された単一のAPIキーに依存し、このキーを Authorization: Bearer ヘッダー。この設定により、クライアントライブラリが余分な設定オーバーヘッドなしで呼び出しを正しくルーティングすることが保証されます。

キーは電話番号による検証なしでエンドポイントへのアクセスを即座に付与します。キーを紛失した場合、新しいキーを生成すると古いアクティブな資格情報が完全に置き換えられます。このキーはプリペイドクレジットの使用を制御するため、安全に保管してください。

最初のチャット補完の送信

にJSONペイロードを投稿 /v1/chat/completions uncensoredモデルからテキスト応答を受信するためのエンドポイント。モデルIDは厳密に uncensored最小限の拒否動作にチューニングされた当社の専用オープンウェイトバリアントと対話できることを確保します。

リクエストは実際のトークン消費に基づいて課金され、エラーと拒否は無料です。この透過的な課金構造により、複雑なティア別プランに関連する隠れた料金なしで、消費した分のみを支払います。

Copycurl https://api.uncensoredgemma.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the steps to compile the kernel source code"}]
  }'

Python SDK統合

OpenAIクライアントをベースURLとAPIキーで初期化し、慣用的なPythonワークフローを活用します。ライブラリはシリアライズと認証を自動で処理するため、ネットワークの詳細に注目するのではなく、プロンプトエンジニアリングに集中できます。

モデルパラメータを uncensored リクエストが当社の専用サーバーインスタンスに到達することを確認します。このアプローチにより、既存のコードベースとの互換性を維持しつつ、基盤となるモデルの動作を完全に制限なしに変更します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミング

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)