APIドキュメント

ベースURLと認証

APIは https://api.ollamauncensoredmodels.com/v1認証 Bearerトークン付きのヘッダー。このセットアップは、同じ認証パターンに準拠しているため、あらゆるOpenAI互換クライアントライブラリと互換性があります。電話番号なしでGoogleまたはメールアドレスでキーを即座に生成できます。システムはアカウントごとに1つのアクティブなキーを発行し、生成されると同時に以前のキーを置き換えます。これにより、複数の認証情報を同時に管理する必要なく、一貫したアクセスが保証されます。

最初のリクエスト

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions モデルIDを「uncensored」に設定します。エンドポイントは messages, temperature、および max_tokens生成されたテキストとトークン使用統計を含むJSONレスポンスを返します。モデルリストを確認するか、単純なプロンプトを送信することで、接続性を迅速にテストできます。この直接的なアプローチは、他のサービスでよく見られるプロキシやルーティングロジックの複雑さを排除します。

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統合

ベースURLを上書きすることで、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用して接続します。呼び出しを行う前に、APIキーとベースURL属性を設定してください。これにより、クライアントロジックを書き換えることなく既存のコードベースを活用できます。ライブラリはシリアライズとエラー解析を自動的に処理します。アプリケーションのレイテンシ要件に応じて、レスポンスのストリーミングまたは同期completionをリクエストできます。この方法は、業界全体で使用されている標準的な開発プラクティスとの互換性を確保します。

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の使用例

Node.js環境でベースURLとAPIキーを使用してOpenAIクライアントを初期化します。モデル識別子"uncensored"をチャット完了メソッドに渡します。SDKはHTTPリクエストを管理し、JSONレスポンスを効率的に解析します。Expressルートやサーバーレス関数に直接統合できます。コード構造は標準的なOpenAI実装と同等であり、他のプロバイダからの移行が容易です。このアプローチは、モダンなJavaScript開発に一貫した型安全性とエラー処理を維持します。

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);

ストリーミングとトークン使用量

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエスト内。サーバーはリアルタイムのトークン配信のためにServer-Sent Events (SSE) を返します。トークン使用詳細はオーバーヘッドを最小限に抑えるためにストリームの最終チャンクのみに表示されます。これにより、生成全体を待たずにユーザーに段階的に応答を表示できます。請求の透明性のために累積トークン数を追跡できます。ストリーミングは、即時フィードバックがユーザー体験を大幅に向上させるチャットインターフェースに最適です。

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)

制限、エラー、コンテキスト

各APIキーは1分あたり300リクエスト、8つの並列接続をサポートします。リクエストボディサイズの制限は8 MBで、コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。401エラーは無効なキーを示し、402は残高不足を意味します。429ステータスはレート制限に達したことを示します。モデルは未成年者を含む性的コンテンツのみを拒否し、成人向けユースケースでの幅広い適用性を確保します。クレジットは期限切れにならないため、プロジェクト間で利用を一時停止しても資金を失うことはありません。この予測可能な構造により、高トラフィックアプリケーションのキャパシティ計画が効果的に立てられます。