Documentação da API do modelo ollama sem censura
Este guia ajuda você a integrar um LLM sem censura em seus aplicativos usando código padrão compatível com OpenAI. Você pode executar a API do modelo ollama sem censura com zero bloqueios de política de fornecedor.
URL Base e Autenticação
A URL base da API é https://api.uncensoredollamodel.com/v1. Autentique passando sua chave de API no Authorization cabeçalho. Você recebe uma chave imediatamente após o cadastro.
Primeira solicitação
Envie uma conclusão de chat simples para testar a conectividade. O ID do modelo é 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"}]
}'Esperar uma resposta de texto ou um erro se os limites forem atingidos.
SDK Python
Use a biblioteca oficial da OpenAI para Python. Configure a URL base e a chave para rotear solicitações para nossos servidores.
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)Definir max_tokens para controlar o comprimento da saída. A saída padrão é de 2.048 tokens.
SDK Node
Inicialize o cliente com o URL base correto. Passe o nome do modelo uncensored nas suas solicitações.
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);Lide com respostas de forma assíncrona. O SDK transmite dados se você habilitar o modo de streaming.
Streaming
Ative o streaming para receber tokens à medida que são gerados. Isso reduz a latência percebida para saídas longas.
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)O uso de tokens é relatado no chunk final. Analise-o para precisão na faturação.
Limites e Erros
Você tem direito a 300 requisições por minuto. A janela de contexto é de 100.000 tokens. Erros incluem 401 para chaves inválidas e 429 para limites de taxa. Verifique seu saldo se vir 402.
Perguntas frequentes
Este é o modelo ollama sem censura?
Oferecemos um modelo de linguagem grande sem censura. Não é um binário Ollama, mas uma API executando um modelo de peso aberto ajustado para saída irrestrita.
Como faço para pagar por tokens?
Recarregue com cripto como USDT ou USDC. O crédito nunca expira. Você paga por token utilizado.
Qual é o tamanho da janela de contexto?
A janela de contexto é de 100.000 tokens. Isso inclui a combinação de tokens de prompt e de conclusão.
Sua chave de API está pronta
Cadastre-se, recupere sua chave e atualize a URL base. É tudo que você precisa fazer.
