Dokumentacja API modelu Uncensored ollama

Bazowy URL i autoryzacja

Podstawowy adres URL API to https://api.uncensoredollamodel.com/v1. Uwierzytelnij się, przekazując klucz API w Authorization Nagłówek. Otrzymujesz klucz natychmiast po rejestracji.

Pierwsze żądanie

Wyślij proste ukończenie czatu, aby przetestować łączność. ID modelu to uncensored.

Copycurl 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"}]
  }'

Oczekuj odpowiedzi tekstowej lub błędu, jeśli zostaną przekroczone limity.

SDK Python

Korzystaj z oficjalnej biblioteki OpenAI dla Pythona. Skonfiguruj base URL i klucz, aby kierować żądania na nasze serwery.

Copyfrom 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)

Ustaw max_tokens kontrolować długość wyjścia. Domyślna długość wyjścia to 2,048 tokenów.

SDK Node

Zainicjuj klienta, podając prawidłowy base URL. Przekaż nazwę modelu uncensored w Twoich żądaniach.

Copyimport 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);

Obsłuż odpowiedzi asynchronicznie. SDK strumieniuje dane, jeśli włączysz tryb strumieniowania.

Strumieniowanie

Włącz strumieniowanie, aby otrzymywać tokeny w miarę ich generowania. Zmniejsza to postrzeganą opóźnienie dla długich wyjść.

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)

Użycie tokenów jest raportowane w końcowym kawałku. Przeanalizuj go dla dokładności rozliczeń.

Limity i błędy

Otrzymujesz 300 żądań na minutę. Okno kontekstowe ma 100 000 tokenów. Błędy obejmują kod 401 dla nieprawidłowych kluczy oraz 429 dla limitów przepustowości. Sprawdź saldo, jeśli zobaczysz błąd 402.