Developer Documentation for the gapgpt api

ベースURLと認証

gapgpt APIは標準的なOpenAI互換エンドポイント構造を使用しています。クライアントを https://api.gapgptapi.com/v1 APIキーを Authorization ヘッダー。システムはすべてのリクエストに有効なキーを必要とします。このキーは、Googleまたはメールの認証情報を使用してダッシュボードで瞬時に生成できます。

クイックスタート: cURL での最初のリクエスト

任意のHTTPクライアントを使用してuncensoredモデルに最初のプロンプトを送信してください。この例では、アプリケーションロジックのために構造化された出力を保証するJSON応答をリクエストします。

Copycurl https://api.gapgptapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top five python libraries for async web scraping"}]
  }'

置換 YOUR_API_KEY 実際の認証情報を使用します。エンドポイントは標準的な model パラメータが uncensoredテキスト応答を即座に受け取ります。

Pythonと統合

公式 openai API と対話するための Python パッケージ。ベース URL をサーバーにポイントするようにオーバーライドする必要があります。これにより、コード構造を大幅に変更せずに、馴染みのある SDK メソッドを使用できます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

モデルを uncensoredSDKはストリーミングと解析を自動的に処理します。パッケージの最新バージョンがインストールされていることを確認してください。

Node.jsに統合

正しいベースURLを使用してクライアントを初期化します。これにより、Node.jsアプリケーションはOpenAIではなく、当社のuncensoredモデルにリクエストをルーティングすることが保証されます。残りのコードは標準的なOpenAIパターンを模倣しています。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.gapgptapi.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);

渡す uncensored モデルID。このアプローチはCommonJSとESモジュールの両方のセットアップで動作します。すぐにプロンプトの送信を開始できます。

ストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエスト内。APIはServer-Sent Eventsストリームを返します。各チャンクには部分的なテキストとトークン使用データが含まれます。これにより、大きな応答に対する知覚遅延が軽減されます。

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)

最終チャンクにはリクエストの合計トークン数が含まれています。トークンをリアルタイムで処理するか、後で使用するためにバッファリングできます。この方法はチャットインターフェースに適しています。

エラー処理と制限

エラーを適切に処理するためにHTTPステータスコードを監視します。A 401 APIキーが無効または欠落していることを意味します。A 402 前払いクレジットが不足していることを示します。A 429 1分あたりのリクエスト数が300を超えたことを示します。

コンテキストウィンドウは合計で100,000トークンをサポートします。最大16,000トークンの出力をリクエストできます。指定しない場合 max_tokens, デフォルトは2,048トークンです。レート制限に対して指数バックオフを実装してください。あなたのクレジットは期限切れにならないため、後で再試行できます。