مرجع واجهة برمجة التطبيقات: إكمال الدردشة

البدء السريع: الطلب الأول

أرسل أول طلب إكمال للدردشة في أقل من دقيقة. تقبل نقطة النهاية حمولات OpenAI القياسية وتعيد ردود نصية غير مقيدة. قم بتهيئة العميل بمفتاح واجهة برمجة التطبيقات وعنوان URL الأساسي. ثم اتصل بنقطة نهاية إكمال الدردشة مع تعيين معرف النموذج إلى "uncensored". يولد النموذج النص دون رفض المحتوى للاستخدام القانوني للبالغين.

يمكنك التحقق من الاتصال عن طريق سرد النماذج المتاحة. يؤكد ذلك أن الخادم قابل للوصول وأن بيانات الاعتماد الخاصة بك صالحة. تؤكد الاستجابة معرف النموذج وتوفر نقاط النهاية.

المصادقة وURL الأساسي

استخدم مفتاح API الخاص بك في كل طلب إلى عنوان URL الأساسي https://api.geminisemcensura.com/v1. يتم إنشاء المفتاح فورًا عند تسجيلك عبر Google أو البريد الإلكتروني. مرره في Authorization رأس الصفحة كرمز حامل (Bearer token). إذا ولّيت مفتاحًا جديدًا، يصبح المفتاح القديم غير صالح على الفور. هذا يبسط إدارة بيانات الاعتماد لتطبيقاتك. يمكنك تجديد المفاتيح مباشرة من لوحة التحكم دون فقدان رصيدك المسبق.

المعاملات: درجة الحرارة، Top P، و Stop

تحكّم في عشوائية التوليد باستخدام المعاملات القياسية. اضبط temperature لضبط الإبداع. تنتج القيم الأقل مخرجات أكثر حتمية. تقدم القيم الأعلى تنوعاً. استخدم top_p للعينة النواة للحد من مجموعة الرموز. ال stop المعامل يوقف التوليد عندما يظهر تسلسل محدد. هذا مفيد للتحكم في طول الإخراج أو هيكله.

تعمل هذه المعلمات تمامًا كما تعمل في واجهة برمجة تطبيقات OpenAI SDK. يمكنك ضبط نمط الاستجابة دون تغيير النموذج. يحترم النموذج غير الخاضع للرقابة هذه القيود مع الحفاظ على عدم وجود رفض للمحتوى. اضبطها لتناسب حالة الاستخدام الخاصة بك.

استجابات البث (SSE)

فعّل البث عن طريق تعيين stream إلى true. يُعيد الخادم تسلسلاً من أحداث الإرسال عبر الخادم (SSE). يحتوي كل حدث على جزء جزئي من النص المُولّد. يتيح لك ذلك عرض المخرجات في الوقت الفعلي. يقلل هذا من زمن الاستجابة المُدرَك للمستخدمين النهائيين.

تتضمن الشريحة النهائية إحصائيات استخدام الرموز الشاردية. يمكنك تتبع الرموز المدخلة والمخرجة لدقة الفوترة. تُرسل الأخطاء أثناء التدفق كحدث نهائي مع كائن خطأ. تعامل مع هذه الأحداث لإدارة انقطاعات الشبكة بسلاسة.

استدعاء الأدوات ووضع JSON

استخدم استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات الخارجية. عرّف الدوال في tools معامل. يعيد النموذج حججًا مهيكلة للوظيفة المحددة. تنفذ الوظيفة وترسل النتيجة مرة أخرى إلى النموذج. هذا يتيح سير عمل متعدد الخطوات معقدًا. يفرض وضع JSON إخراج JSON صارم. استخدم response_format مع json_object للتحليل الموثوق.

يتعامل النموذج غير الخاضع للرقابة مع تعريفات الأدوات دون الرفض بناءً على الموضوع. يدعم مخططات أدوات OpenAI القياسية. يضمن هذا التوافق مع مكتبات استخدام الأدوات الموجودة. يمكنك بناء وكلاء يتفاعلون مع واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات بسلاسة.

الحدود والحصص

تفرض واجهة برمجة التطبيقات حدودًا صارمة لمعدل الطلبات لضمان الاستقرار. يُسمح لك بـ 300 طلب في الدقيقة لكل مفتاح. الحد الأقصى للتزامن هو 8 طلبات متزامنة. الحد الأقصى لحجم جسم الطلب هو 8 ميجابايت. تدعم نافذة السياق 100,000 رمز للإدخال والإخراج معًا. الحد الأقصى الافتراضي للإخراج هو 2,048 رمز ما لم تحدد خلاف ذلك.

إذا تجاوزت حد معدل الطلب، ستتلقى خطأ 429. يتضمن الاستجابة رأس retry-after. راقب استخدامك لتجنب الانقطاعات. تنطبق هذه الحدود على جميع نقاط النهاية، بما في ذلك طلبات التدفق. خطط لوظائف الدفع الخاصة بك وفقًا لذلك.

cURL

Copycurl https://api.geminisemcensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the release date of the last update"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

التدفق

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)