Developer Documentation for the gapgpt api

Base URL 및 인증

gapgpt API는 표준 OpenAI 호환 엔드포인트 구조를 사용합니다. 클라이언트를 다음으로 향하게 하세요 https://api.gapgptapi.com/v1 다음에 API 키를 제공하세요 Authorization 헤더. 시스템은 모든 요청에 유효한 키를 요구합니다. 이 키는 Google 또는 이메일 자격 증명을 사용하여 대시보드에서 즉시 생성합니다.

빠른 시작: cURL로 첫 번째 요청

어떤 HTTP 클라이언트든 사용하여 uncensored 모델에 첫 번째 프롬프트를 보내세요. 이 예시는 애플리케이션 로직을 위해 구조화된 출력을 보장하기 위해 JSON 응답을 요청합니다.

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"}]
  }'

바꾸기 YOUR_API_KEY 실제 자격 증명을 사용합니다. 엔드포인트는 표준을 허용합니다. model 파라미터가 uncensored즉시 텍스트 응답을 받게 됩니다.

Python과 통합

공식 openai API와 상호 작용하기 위한 Python 패키지. 베이스 URL을 서버로 덮어써야 합니다. 이렇게 하면 코드 구조를 크게 변경하지 않고도 익숙한 SDK 메서드를 사용할 수 있습니다.

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)

모델을 다음으로 설정하세요 uncensored. SDK는 스트리밍 및 파싱을 자동으로 처리합니다. 최신 버전의 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요.

Node.js에 통합하세요

올바른 기본 URL로 클라이언트를 초기화하세요. 이를 통해 Node.js 애플리케이션이 요청을 OpenAI 대신 우리 uncensored 모델로 라우팅합니다. 나머지 코드는 표준 OpenAI 패턴을 반영합니다.

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);

전달 uncensored 모델 ID입니다. 이 방법은 CommonJS 및 ES 모듈 설정 모두에서 작동합니다. 즉시 프롬프트를 보낼 수 있습니다.

스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 서버 전송 이벤트 스트림을 반환합니다. 각 청크에는 부분 텍스트와 토큰 사용량 데이터가 포함됩니다. 이는 큰 응답의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다.

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)

스트림의 마지막 청크에는 요청에 대한 총 토큰 수가 포함되어 있습니다. 토큰을 실시간으로 처리하거나 나중에 사용하도록 버퍼링할 수 있습니다. 이 방법은 채팅 인터페이스에 잘 작동합니다.

오류 처리 및 제한

오류를 우아하게 처리하기 위해 HTTP 상태 코드를 모니터링합니다. A 401 API 키가 유효하지 않거나 누락되었음을 의미합니다. A 402 미리 충전한 크레딧이 부족함을 나타냅니다. A 429 분당 300회 요청 한도를 초과했음을 나타냅니다.

컨텍스트 윈도우는 총 100,000개의 토큰을 지원합니다. 출력으로 최대 16,000개 토큰을 요청할 수 있습니다. 지정하지 않으면 max_tokens, 기본값은 2,048 토큰입니다. 속도 제한에는 지수 백오프를 구현하세요. 크레딧은 만료되지 않으므로 나중에 다시 시도할 수 있습니다.