Uncensored gemma API 빠른 시작 가이드

Base URL 및 인증

사용 https://api.uncensoredgemma.com/v1 모든 요청의 베이스 URL로 사용합니다. 인증은 Google 또는 이메일을 통해 가입할 때 생성된 단일 API 키에 의존하며, 이 키를 Authorization: Bearer header. 이 설정은 추가적인 구성 오버헤드 없이 클라이언트 라이브러리가 호출을 올바르게 라우팅하도록 보장합니다.

키는 전화번호 확인 없이 즉시 엔드포인트에 대한 접근 권한을 부여합니다. 키를 분실하면 새 키를 생성하면 기존 활성 자격 증명이 완전히 대체됩니다. 이 키를 안전하게 보관하십시오. 이 키는 선불 크레딧 사용량을 제어합니다.

첫 번째 채팅 완료 전송

에 JSON 페이로드를 게시하세요. /v1/chat/completions uncensored 모델로부터 텍스트 응답을 받는 엔드포인트입니다. 모델 ID는 엄격히 uncensored, 최소 거부 동작으로 조정된 특정 오픈 가중치 변형과 상호 작용할 수 있도록 보장합니다.

요청은 실제 토큰 소비에 따라 과금되며, 오류와 거부는 무료입니다. 이러한 투명한 과금 구조는 복잡한 티어 기반 계획과 관련된 숨겨진 수수료 없이 소비한 만큼만 지불함을 의미합니다.

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 통합

베이스 URL과 API 키를 사용하여 OpenAI 클라이언트를 초기화하여 친숙한 Python 워크플로우를 활용하세요. 라이브러리는 직렬화와 인증을 자동으로 처리하므로 네트워크 세부 사항보다 프롬프트 엔지니어링에 집중할 수 있습니다.

모델 매개변수를 다음으로 설정하세요 uncensored 요청이 특정 서버 인스턴스에 도달하도록 보장합니다. 이 방식은 기존 코드베이스와의 호환성을 유지하면서 기본 모델 동작을 합법적인 성인 콘텐츠에 대해 완전히 제한 없이 전환합니다.

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);

스트리밍

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)