Zintegruj interfejs API LLM Uncensored

Uwierzytelnianie i URL bazowy

Zacznij od ustawienia adresu bazowego i klucza API. API działa pod adresem https://api.unrestrictedgemini.com/v1. Wygeneruj klucz na panelu i przekaż go w Authorization Nagłówek.

• URL bazowy: https://api.unrestrictedgemini.com/v1
• Nagłówek: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl 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"}]
  }'

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wyślij wiadomości do /v1/chat/completions endpoint. Użyj identyfikatora modelu uncensored dla nieograniczonych wyników. API akceptuje standardowe formaty czatu OpenAI.

Copyfrom 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)

Odpowiedzi strumieniowe (SSE)

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true. Otrzymujesz zdarzenia wysłane przez serwer dla aktualizacji tokenów w czasie rzeczywistym. Monitoruj ostatni czat pod kątem danych o użyciu tokenów.

Copyimport 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);

Wywoływanie funkcji i narzędzia

Zdefiniuj narzędzia w żądaniu. API obsługuje standardowe parametry wywoływania funkcji. Przekaz definicje swoich narzędzi i pozwól modelowi zdecydować, kiedy je wywołać.

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)

Konfiguracja trybu JSON

Wymuś dane strukturalne, ustawiając response_format do {"type": "json_object"}. To zapewnia spójne parsowanie dla Twoich usług backendowych. Idealne do potoków automatycznych.

Limity tokenów i parametry

Okno kontekstowe obsługuje 100 000 tokenów. Maksymalna odpowiedź to 16 000 tokenów. Obsłuż odpowiednio błędy 401, 402 i 429. Limity to 300 żądań na minutę.