Gemma APIクイックスタートガイド

認証とベースURL

ダッシュボードでキーを生成することから始めましょう。提供されたベースURLを使用して、リクエストを当社の無制限モデルにルーティングします。認証は標準ヘッダーに依存します。

ベースURL: HTTPS://api.apigemma.com/v1

ヘッダー: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

アカウントごとにアクティブなキーは1つのみ。置き換えると古いキーは即時失効します。サインアップに電話番号は不要です。

チャット完了エンドポイント

チャット完了エンドポイントにテキストプロンプトを送信します。モデルは、法的な成人用途に対してコンテンツ拒否なしでテキストを返します。

コンテキストウィンドウ：100,000トークン。最大出力：16,000トークン。エラーと拒否にはコストがかかりません。

SSE経由の関数呼び出し、JSONモード、ストリーミングをサポートしています。

SSEによるストリーミングレスポンス

streamを stream フィールドをtrueに設定します。Server-Sent Eventsを介してリアルタイムでトークンを受け取ります。

トークン使用量は最終チャンクで報告されます。これはチャットインターフェースや音声合成パイプラインに最適です。

ストリーミングイベントは信頼性が高く、標準的なOpenAIの形式に従います。

JSONモードと関数呼び出し

設定して構造化出力を強制 response_format に json_objectこれにより、ダウンストリームアプリケーションの一貫したパーシングが確保されます。

使用 tools 関数呼び出し用です。モデルはツール実行をシームレスに処理します。

パラメータなど temperature および top_p 創造性とランダム性を制御します。

パラメータ: temperature、top_p、seed

出力のバリエーションを制御するには temperature (0-2), top_p (0-1)、および seed 再現性用。

使用 stop 応答を切り捨てるためのシーケンス。 presence_penalty および frequency_penalty 反復を減らす。

これらのパラメータは、OpenAI SDKと同じように機能します。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

レートリミット: 1分間あたり300リクエスト、同時実行数8リクエスト。最大ボディサイズ: 8 MB。

401: 無効なキー。 402: クレジットなし。 429: レートリミット超過

コンテキストウィンドウは100,000トークンです。出力の最大は16,000トークンです。

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);

ストリーミング

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)