API-Dokumentation

Basis-URL und Authentifizierung

Die API lebt unter https://api.ollamauncensoredmodels.com/v1Autorisierung header mit Ihrem Bearer-Token. Diese Einrichtung funktioniert mit jeder OpenAI-kompatiblen Client-Bibliothek, da wir denselben Authentifizierungsmustern folgen. Sie können Ihren Schlüssel sofort über Google oder E-Mail generieren, ohne eine Telefonnummer anzugeben. Das System gibt einen aktiven Schlüssel pro Konto aus und ersetzt jeden vorherigen Schlüssel sofort bei der Generierung. Dies gewährleistet einen konsistenten Zugriff, ohne dass mehrere Anmeldeinformationen gleichzeitig verwaltet werden müssen.

Ihre erste Anfrage erstellen

Senden Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID, die auf "uncensored" gesetzt ist. Der Endpunkt akzeptiert Standardparameter wie messages, temperature, und max_tokens. Es gibt JSON-Antworten zurück, die den generierten Text und die Token-Nutzungsstatistiken enthalten. Sie können die Konnektivität schnell testen, indem Sie die Modellliste überprüfen oder eine einfache Eingabe senden. Dieser direkte Ansatz entfernt die Komplexität von Proxy- oder Routing-Logik, die oft in anderen Diensten zu finden ist.

Copycurl https://api.ollamauncensoredmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the output for 2 plus 2"}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI-Python-Bibliothek, um eine Verbindung herzustellen, indem Sie die Basis-URL überschreiben. Legen Sie die Attribute für den API-Schlüssel und die Basis-URL fest, bevor Sie Aufrufe durchführen. Dies ermöglicht es Ihnen, vorhandene Codebasen zu nutzen, ohne die Client-Logik neu schreiben zu müssen. Die Bibliothek verarbeitet die Serialisierung und Fehleranalyse automatisch. Sie können Antworten streamen oder synchrone Vervollständigungen anfordern, je nach Latenzanforderungen Ihrer Anwendung. Diese Methode gewährleistet die Kompatibilität mit den in der Branche üblichen Entwicklungspraktiken.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js-SDK-Nutzung

Initialisieren Sie den OpenAI-Client in Node.js-Umgebungen mit Ihrer Basis-URL und Ihrem API-Schlüssel. Übergeben Sie die Modellkennung "uncensored" an die Methode für Chat-Vervollständigungen. Das SDK verarbeitet die HTTP-Anfragen und parst die JSON-Antworten effizient. Sie können dies direkt in Express-Routen oder Serverless-Funktionen integrieren. Die Code-Struktur spiegelt Standard-OpenAI-Implementierungen wider, was die Migration von anderen Anbietern erleichtert. Dieser Ansatz bewahrt die Typsicherheit und Fehlerbehandlung, die mit moderner JavaScript-Entwicklung konsistent sind.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming und Token-Nutzung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Der Server sendet Server-Sent Events (SSE) für die Echtzeit-Übertragung von Tokens. Token-Nutzungsdetails erscheinen nur im letzten Chunk des Streams, um den Overhead minimal zu halten. Dies ermöglicht es Ihnen, Antworten schrittweise an Benutzer anzuzeigen, ohne auf die gesamte Generierung zu warten. Sie können kumulative Token-Anzahlen für transparente Abrechnung verfolgen. Streaming ist ideal für Chat-Schnittstellen, bei denen sofortiges Feedback die Benutzererfahrung erheblich verbessert.

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)

Limits, Fehler und Kontext

Jeder API-Schlüssel unterstützt 300 Anfragen pro Minute und acht gleichzeitige Verbindungen. Die Anfragekörpergröße ist auf 8 MB begrenzt, und das Kontextfenster umfasst insgesamt 100.000 Token. Fehler wie 401 deuten auf einen ungültigen Schlüssel hin, während 402 unzureichendes Guthaben signalisiert. Ein 429-Status bedeutet, dass Sie das Rate-Limit erreicht haben. Das Modell lehnt nur sexuellen Inhalt ab, der Minderjährige betrifft, was eine breite Anwendbarkeit für Erwachsenennutzung gewährleistet. Guthalten verfällt nicht, sodass Sie die Nutzung zwischen Projekten pausieren können, ohne Gelder zu verlieren. Diese vorhersehbare Struktur hilft Ihnen, die Kapazität für hochfrequente Anwendungen effektiv zu planen.