Guida rapida API Gemma

Autenticazione e URL di base

Inizia generando la tua chiave sulla dashboard. Usa l'URL base fornito per instradare le richieste al nostro modello uncensored. L'autenticazione si basa su un'intestazione standard.

URL Base: HTTPS://api.apigemma.com/v1

Intestazione: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Solo una chiave attiva per account. Sostituendola viene revocata immediatamente quella vecchia. Non è richiesto un numero di telefono per la registrazione.

Endpoint Chat completions

Invia prompt di testo all'endpoint chat completions. Il modello restituisce testo senza rifiuti del contenuto per uso adulto lecito.

Finestra di contesto: 100.000 token. Output massimo: 16.000 token. Errori e rifiuti non hanno costo.

Supporta il function calling, la modalità JSON e lo streaming tramite SSE.

Risposte in streaming con SSE

Abilita lo streaming impostando il stream flag su true. Ricevi token in tempo reale tramite Server-Sent Events.

L'utilizzo dei token viene segnalato nell'ultimo chunk. Questo è ideale per interfacce chat e pipeline di sintesi vocale.

Gli eventi stream sono affidabili e seguono i formati standard OpenAI.

modalità JSON e chiamata di funzioni

Forza un output strutturato impostando response_format a json_object. Questo garantisce un parsing coerente per le applicazioni a valle.

Usa tools per il function calling. Il modello gestisce l'esecuzione degli strumenti in modo trasparente.

Parametri come temperature e top_p controlla creatività e casualità.

Parametri: temperatura, top_p e seed

Controlla la variazione dell'output con temperature (0-2), top_p (0-1), e seed per la riproducibilità.

Usa stop sequenze per troncare le risposte. presence_penalty e frequency_penalty riduci la ripetizione.

Questi parametri funzionano esattamente come l'SDK OpenAI.

Limiti, errori e finestra di contesto

Limite di frequenza: 300 richieste/minuto, 8 richieste concorrenti. Dimensione massima del corpo: 8 MB.

401: Chiave non valida. 402: Nessun credito. 429: Limite di frequenza superato.

La finestra di contesto è di 100.000 token. L'output massimo è di 16.000 token.

cURL

Copycurl https://api.apigemma.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the gemma model weights config file"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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