da ▾
Hæv prøvenøgle
https://api.uncensoredollamamodel.com/v1uncensored

Ucensureret ollama model API Dokumentation

Denne guide hjælper dig med at integrere en uncensored LLM i dine applikationer ved hjælp af standard OpenAI-kompatibel kode. Du kan køre den uncensored ollama model API med nul vendor-policy-blokeringer.

Base URL og autentificering

API'ens base URL er https://api.uncensoredollamodel.com/v1. Autentificer ved at sende din API-nøgle i Authorization header. Du får en nøgle øjeblikkeligt efter tilmelding.

Første anmodning

Send en simpel chat-completion for at teste forbindelsen. Model-ID er uncensored.

curl https://api.uncensoredollamamodel.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 linux kernel security patches from 2023"}]
  }'

Forvent et tekst svar eller en fejl, hvis grænserne rammes.

Python SDK

Brug det officielle OpenAI-bibliotek til Python. Konfigurer base URL og nøgle til at dirigere anmodninger til vores servere.

from openai import OpenAI

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

Indstil max_tokens til at kontrollere outputlængde. Standardoutput er 2.048 tokens.

Node SDK

Initialiser klienten med den korrekte base URL. Videregiv modelnavnet uncensored i dine anmodninger.

import OpenAI from "openai";

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

Håndter svar asynkront. SDK'et streamer data, hvis du aktiverer streaming-tilstand.

Streaming

Aktiver streaming for at modtage tokens, mens de genereres. Dette reducerer den opfattede latens for lange output.

stream = 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)

Tokenforbrug rapporteres i den sidste chunk. Analyser den for faktureringsnøjagtighed.

Limits and Errors

Du får 300 anmodninger i minuttet. Kontekstvinduet er 100.000 tokens. Fejl inkluderer 401 for ugyldige nøgler og 429 for hastighedsbegrænsninger. Tjek din saldo, hvis du ser 402.

Ofte stillede spørgsmål

Er dette den upassede ollama-model?

Vi leverer én uncensored stor sprogmodel. Det er ikke en Ollama-binærfil, men en API, der kører en open-weight-model, der er indstillet til ubegrænset output.

Hvordan betaler jeg for tokens?

Top op med krypto som USDT eller USDC. Kredit udløber aldrig. Du betaler per token brugt.

Hvad er størrelsen på context window?

Kontekstvinduet er på 100.000 tokens. Dette inkluderer både prompt- og completion-tokens kombineret.

Din API-nøgle er klar

Tilmeld dig, hent din nøgle, og opdater din base-URL. Det er alt, hvad du skal gøre.

Hæv prøvenøgle