Référence API : Chat Completions

Guide de démarrage rapide : Première requête

Envoyez votre première requête de complétion de chat en moins d'une minute. Le point de terminaison accepte les charge utiles OpenAI standard et retourne des réponses textuelles sans restriction. Initialisez le client avec votre clé API et l'URL de base. Puis appelez le point de terminaison des complétions de chat avec l'ID du modèle défini sur "uncensored". Le modèle génère du texte sans refus de contenu pour un usage adulte légal.

Vous pouvez vérifier la connexion en listant les modèles disponibles. Cela confirme que le serveur est accessible et que vos identifiants sont valides. La réponse confirme l'ID du modèle et la disponibilité de l'endpoint.

Authentification et URL de base

Utilisez votre clé API pour chaque requête adressée à l'URL de base https://api.geminisemcensura.com/v1. La clé est générée instantanément lors de votre inscription via Google ou e-mail. Transmettez-la dans le Authorization en-tête en tant que jeton Bearer. Si vous générez une nouvelle clé, l'ancienne devient immédiatement invalide. Cela simplifie la gestion des identifiants pour vos applications. Vous pouvez régénérer les clés directement depuis le tableau de bord sans perdre votre crédit prépayé.

Paramètres : Température, Top P et Stop

Maîtrisez l'aléatoire de génération avec des paramètres standards. Définissez temperature pour ajuster la créativité. Des valeurs plus basses produisent des sorties plus déterministes. Des valeurs plus élevées introduisent de la variation. Utilisez top_p pour l'échantillonnage par noyau pour limiter le pool de tokens. Le stop le paramètre arrête la génération lorsqu'une séquence spécifique apparaît. Cela est utile pour contrôler la longueur ou la structure de la sortie.

Ces paramètres fonctionnent exactement comme dans le SDK OpenAI. Vous pouvez affiner le style de réponse sans modifier le modèle. Le modèle uncensored respecte ces contraintes tout en maintenant son absence de refus de contenu. Ajustez-les pour correspondre à votre cas d'utilisation spécifique.

Réponses en streaming (SSE)

Activez le streaming en définissant stream à true. Le serveur renvoie une séquence d'événements envoyés par le serveur. Chaque événement contient un fragment partiel du texte généré. Cela vous permet d'afficher la sortie en temps réel. Cela réduit la latence perçue pour les utilisateurs finaux.

Le dernier chunk inclut les statistiques d'utilisation des jetons. Vous pouvez suivre les jetons d'entrée et de sortie pour une facturation précise. Les erreurs lors du streaming sont envoyées comme un événement final avec un objet d'erreur. Gérez ces événements pour gérer élégamment les interruptions réseau.

Appel d'outils et mode JSON

Utiliser l'appel de fonctions pour intégrer des outils externes. Définissez les fonctions dans le tools paramètre. Le modèle renvoie des arguments structurés pour la fonction spécifiée. Vous exécutez la fonction et renvoyez le résultat au modèle. Cela permet des flux de travail complexes en plusieurs étapes. Le mode JSON impose une sortie JSON stricte. Utilisez response_format avec json_object pour une analyse fiable.

Le modèle sans censure gère les définitions d'outils sans refuser en fonction du sujet. Il prend en charge les schémas d'outils standard OpenAI. Cela garantit la compatibilité avec les bibliothèques d'utilisation d'outils existantes. Vous pouvez créer des agents qui interagissent avec des API ou des bases de données sans problème.

Limites et quotas

L'API impose des limites de débit strictes pour garantir la stabilité. Vous avez droit à 300 requêtes par minute par clé. La concurrence est limitée à 8 requêtes simultanées. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 jetons pour l'entrée et la sortie combinées. La sortie maximale par défaut est de 2 048 jetons à moins que vous ne spécifiiez autrement.

Si vous dépassez la limite de débit, vous recevez une erreur 429. La réponse inclut un en-tête retry-after. Surveillez votre utilisation pour éviter les interruptions. Ces limites s'appliquent à tous les points de terminaison, y compris les requêtes en streaming. Planifiez vos tâches par lots en conséquence.

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);

Streaming

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)