Intégrez l'API LLM Uncensored
Intégrez l'API LLM sans censure avec du code SDK OpenAI standard. Ce guide couvre l'authentification, les complétions de chat, le streaming et l'utilisation des outils pour vos applications IA de nouvelle génération.
Authentification et URL de base
Commencez par définir l'URL de base et la clé API. L'API se trouve à https://api.unrestrictedgemini.com/v1. Générez votre clé sur le tableau de bord et passez-la dans le Authorization header.
- URL de base :
https://api.unrestrictedgemini.com/v1 - En-tête :
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
curl https://api.unrestrictedgemini.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten python libraries"}]
}'Point de terminaison Chat Completions
Envoyez des messages au /v1/chat/completions endpoint. Utilisez l'identifiant du modèle uncensored pour des sorties illimitées. L'API accepte les formats de chat OpenAI standard.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedgemini.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)Réponses en streaming (SSE)
Activez le streaming en définissant stream: true. Vous recevez des événements envoyés par le serveur pour les mises à jour des tokens en temps réel. Surveillez le dernier chunk pour les données d'utilisation des tokens.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedgemini.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);Appel de fonction et outils
Définissez les outils dans votre requête. L'API prend en charge les paramètres standard d'appel de fonctions. Transmettez vos définitions d'outils et laissez le modèle décider quand les invoquer.
stream = 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)Configuration du Mode JSON
Forcez une sortie structurée en définissant response_format à {"type": "json_object"}. Cela garantit un analyse prévisible pour vos services backend. Idéal pour les workflows automatisés.
Limites des jetons et paramètres
La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens. La sortie maximale est de 16 000 tokens. Gérez correctement les erreurs 401, 402 et 429. Les limites de débit sont de 300 requêtes par minute.
Questions fréquemment posées
Quelle est l'URL de base pour l'API gemini sans restriction ?
L'URL de base est HTTPS://api.unrestrictedgemini.com/v1. Vous devez mettre à jour la configuration de votre SDK pour pointer vers cette adresse au lieu du point de terminaison OpenAI par défaut.
Comment gérer les réponses en streaming ?
Définissez le paramètre stream sur true dans votre requête. L'API renvoie des événements server-sent contenant des chunks de jetons. Analysez ces événements pour afficher la sortie en temps réel à vos utilisateurs.
Que se passe-t-il si je dépasse la limite de taux ?
Vous recevrez une erreur 429 Too Many Requests. La limite est de 300 requêtes par minute par clé. Implémentez une rétrogradation exponentielle dans le code de votre client pour gérer ces nouvelles tentatives avec élégance.
Générez votre clé API
Inscrivez-vous, récupérez le jeton, et mettez à jour l'endpoint. C'est tout le processus.
