Uncensored Ollama-Modell API-Dokumentation
Dieser Leitfaden hilft Ihnen, ein unzensiertes LLM in Ihre Anwendungen zu integrieren, indem Sie Standard-OpenAI-kompatiblen Code verwenden. Sie können das unzensierte Ollama-Modell-API mit null Anbieter-Richtlinienblockaden ausführen.
Basis-URL und Authentifizierung
Die API-Basis-URL ist https://api.uncensoredollamodel.com/v1. Authentifizieren Sie sich, indem Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header. Sie erhalten sofort nach der Anmeldung einen Schlüssel.
Erste Anfrage
Sende eine einfache Chat-Vervollständigung, um die Konnektivität zu testen. Die Modell-ID ist 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"}]
}'Erwarten Sie eine Textantwort oder einen Fehler, wenn Limits erreicht werden.
Python SDK
Verwenden Sie die offizielle OpenAI-Bibliothek für Python. Konfigurieren Sie die Basis-URL und den Schlüssel, um Anfragen an unsere Server zu leiten.
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)Festlegen max_tokens die Ausgabelänge zu steuern. Standard-Ausgabe sind 2,048 Tokens.
Node SDK
Initialisieren Sie den Client mit der korrekten Basis-URL. Übergeben Sie den Modellnamen uncensored in Ihren Anfragen.
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);Verwalten Sie Antworten asynchron. Das SDK streamt Daten, wenn Sie den Streaming-Modus aktivieren.
Streaming
Aktivieren Sie Streaming, um Tokens zu empfangen, sobald sie generiert werden. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Ausgaben.
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)Die Token-Nutzung wird im finalen Chunk gemeldet. Parsen Sie diesen für die Abrechnungsgenauigkeit.
Limits und Errors
Sie erhalten 300 Anfragen pro Minute. Das Kontextfenster umfasst 100.000 Tokens. Fehler umfassen 401 für ungültige Schlüssel und 429 für Rate-Limits. Prüfen Sie Ihr Guthaben, wenn Sie 402 sehen.
Häufig gestellte Fragen
Ist dies das unzensierte Ollama-Modell?
Wir bieten ein unzensiertes Large Language Model an. Es ist keine Ollama-Binärdatei, sondern eine API, die ein Open-Weight-Modell ausführt, das auf uneingeschränkte Ausgabe abgestimmt ist.
Wie bezahle ich für Tokens?
Aufladen mit Krypto wie USDT oder USDC. Guthaben verfällt nie. Sie zahlen pro verwendetem Token.
Wie groß ist die Kontextfenstergröße?
Das Context-Window umfasst 100.000 Tokens. Dies umfasst sowohl Prompt- als auch Completion-Tokens zusammen.
Ihr API-Schlüssel ist bereit
Registrieren Sie sich, holen Sie sich Ihren Schlüssel und aktualisieren Sie Ihre Basis-URL. Das ist alles, was Sie tun müssen.
