Gemma API 빠른 시작 가이드

인증 및 Base URL

대시보드에서 키를 생성하세요. 제공된 베이스 URL을 사용하여 요청을 uncensored 모델로 라우팅하세요. 인증은 표준 헤더에 의존합니다.

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

헤더Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

계정당 활성 키는 하나만 허용됩니다. 대체 시 이전 키가 즉시 무효화됩니다. 가입에 전화번호가 필요하지 않습니다.

채팅 완료 엔드포인트

채팅 완료 엔드포인트에 텍스트 프롬프트를 보내세요. 이 모델은 합법적인 성인 사용에 대한 콘텐츠 거부 없이 텍스트를 반환합니다.

컨텍스트 윈도우: 100,000 토큰. 최대 출력: 16,000 토큰. 오류와 거부는 비용이 없습니다.

SSE를 통해 함수 호출, JSON 모드, 스트리밍을 지원합니다.

SSE를 통한 스트리밍 응답

스트리밍을 활성화하려면 stream flag를 true로 설정하십시오. 서버 전송 이벤트를 통해 토큰을 실시간으로 수신하십시오.

토큰 사용량은 마지막 청크에 보고됩니다. 이는 채팅 인터페이스 및 음성 합성 파이프라인에 이상적입니다.

스트림 이벤트는 신뢰할 수 있으며 표준 OpenAI 형식을 따릅니다.

JSON 모드 및 함수 호출

설정하여 구조화된 출력 강제 response_format 수신하여 json_object. 이는 하류 애플리케이션을 위한 일관된 파싱을 보장합니다.

사용 tools 함수 호출. 모델은 도구 실행을 원활하게 처리합니다.

온도 같은 temperature 및 top_p 창의성과 무작위성을 제어합니다.

파라미터: temperature, top_p 및 seed

출력 변동을 temperature (0-2), top_p (0-1), 그리고 seed 재현성.

사용 stop 응답을 절단하기 위한 시퀀스. presence_penalty 및 frequency_penalty 반복을 줄이세요.

이 파라미터들은 OpenAI SDK와 정확히 동일하게 작동합니다.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트 윈도우

속도 제한: 분당 300회 요청, 동시 요청 8개. 최대 본문 크기: 8MB.

401: Invalid key. 402: 크레딧 없음. 429: 속도 제한 초과.

컨텍스트 창은 100,000 토큰입니다. 출력 최대값은 16,000 토큰입니다.

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);

스트리밍

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)