Documentation API du modèle ollama sans censure
Ce guide vous aide à intégrer un LLM sans censure dans vos applications à l'aide de code compatible OpenAI standard. Vous pouvez exécuter l'API du modèle ollama sans censure sans blocages de politique fournisseur.
URL de base et authentification
L'URL de base de l'API est https://api.uncensoredollamodel.com/v1. Authentifiez-vous en passant votre clé API dans le Authorization header. Vous obtenez une clé immédiatement après l'inscription.
Première demande
Envoyez une simple complétion de chat pour tester la connectivité. L'ID du modèle est 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"}]
}'Attendez une réponse texte ou une erreur si les limites sont atteintes.
SDK Python
Utilisez la bibliothèque officielle OpenAI pour Python. Configurez l'URL de base et la clé pour acheminer les requêtes vers nos serveurs.
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)Définir max_tokens pour contrôler la longueur de sortie. La sortie par défaut est de 2,048 tokens.
SDK Node
Initialiser le client avec l'URL de base correcte. Transmettez le nom du modèle uncensored dans vos requêtes.
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);Gérez les réponses de manière asynchrone. Le SDK diffuse les données si vous activez le mode streaming.
Streaming
Activez le streaming pour recevoir les jetons au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues.
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)L'utilisation de tokens est rapportée dans le dernier chunk. Analysez-le pour une facturation précise.
Limites et erreurs
Vous bénéficiez de 300 requêtes par minute. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Les erreurs incluent 401 pour les clés invalides et 429 pour les limites de taux. Vérifiez votre solde si vous voyez 402.
Questions fréquemment posées
Est-ce le modèle ollama non censoré ?
Nous proposons un modèle de langage large sans censorship. Il ne s'agit pas d'un binaire Ollama mais d'une API exécutant un modèle open-source ajusté pour une sortie non restreinte.
Comment payer des tokens ?
Rechargez avec de la crypto comme USDT ou USDC. Le crédit n'expire jamais. Vous payez par jeton utilisé.
Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?
La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela inclut les tokens de prompt et de complétion combinés.
Votre clé API est prête
Inscrivez-vous, récupérez votre clé, et mettez à jour l'URL de base. C'est tout ce que vous avez à faire.
