Gemma API：5分で最初のリクエスト

ベースURLと認証

まず、APIキーを取得 ページでアカウントを作成してください。メールアドレスとパスワードのみでよく、トライアルクレジットの有効化に電話番号やクレジットカードは必要ありません。登録完了後、APIキーが即座に表示されます。このキーをコピーして安全に保管してください。すべてのリクエストのAuthorization ヘッダーでBearerトークンとして使用してください。すべてのエンドポイントのベースURLはhttps://api.gemma4api.com/v1です。このURLは標準的なOpenAI互換クライアントと互換性があり、設定内のベースURLとAPIキーを変更するだけでプロバイダーを切り替えることができます。

最初のリクエスト

curlを使用して最初のプロンプトを送信し、接続を確認してください。YOUR_API_KEY を実際のキーに置き換えてください。モデル識別子はuncensoredです。この単純なテキスト入力・テキスト出力のリクエストは、認証が正しく、モデルが応答していることを確認します。choices 配列を含むJSONレスポンスが返された場合、セットアップは完了です。これで、より複雑なワークフローのためにSDKを統合する準備が整いました。

Copycurl https://api.gemma4api.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK統合

公式のOpenAI Pythonパッケージをインストールしてください。ベースURLとAPIキーを環境変数に設定するか、クライアントコンストラクタに直接渡してください。モデルIDuncensoredを使用して、特定のインスタンスを呼び出していることを確認してください。このアプローチにより、コンテンツ生成には当社の無検閲モデルを活用しながら、標準的なOpenAIパターンとの互換性を維持できます。SDKはリトライとJSON解析を自動的に処理します。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.gemma4api.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 SDK統合

JavaScript環境では、OpenAI Node.jsパッケージをインストールしてください。ベースURLhttps://api.gemma4api.com/v1 とAPIキーを使用してクライアントを設定してください。完了呼び出しでモデルIDuncensored を使用してください。このセットアップにより、当社のサーバーでホストされている特定のモデルの動作の恩恵を受けながら、標準的なOpenAI互換のコード構造を維持できます。Node.jsイベントループ内で非同期的なレスポンスを正しく処理してください。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.gemma4api.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);

ストリーミングレスポンス

APIリクエストでstream パラメータをtrue に設定してストリーミングを有効にします。これにより、Server-Sent Events (SSE) ストリームが返され、生成されたトークンを表示できます。これはレイテンシが重要なチャットインターフェースに最適です。各チャンクにはレスポンスの部分的なデルタが含まれています。生成が完了したことを知るためにストリームの終了イベントを処理してください。この方法は、完全なレスポンスを待つのに比べて、知覚されるレイテンシを大幅に削減します。

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)

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

リクエストは、プロンプトと完了を合わせて100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。レート制限はキーごとに1分あたり300リクエスト、最大リクエストボディサイズは8 MBです。一般的なエラーには、無効なキーの場合の401、前払いクレジットが枯渇した場合の402、1分あたりの制限を超えた場合の429 が含まれます。APIキーを再生成すると古いキーは無効になりますが、レートカウンターはリセットされません。円滑な運用を維持するために、クライアントがこれらのHTTPステータスコードを適切に処理していることを確認してください。