Documentation API de Complétions de Chat Sans Censure

Authentification & URL de base

La clé API authentifie vos requêtes. Vous recevez une clé par compte, que vous générez immédiatement après vous être inscrit via Google ou e-mail. Utilisez l'URL de base HTTPS://api.ollamaopenaiapi.com/v1 pour acheminer votre trafic.

• Copiez votre clé depuis le tableau de bord.
• Définissez la variable d'environnement ou passez-la directement dans la configuration de votre client.
• Assurez-vous que votre client pointe vers notre URL de base spécifique pour éviter les points de terminaison OpenAI standard.

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez des messages au point de terminaison de complétion de chat pour recevoir des réponses textuelles. L'ID du modèle est uncensored, qui s'exécute sur nos serveurs et ne refuse pas les sujets adultes légaux ou controversés. Vous pouvez streamer les réponses ou les recevoir en un seul bloc.

Copycurl https://api.ollamaopenaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list open ports on this server"}]
  }'

Ce point de terminaison gère des charges utiles JSON standard. Les erreurs sont retournées sous forme de codes HTTP standard. La fenêtre de contexte est de 100,000 tokens au total. La sortie maximale est de 16,000 tokens sauf indication contraire.

Point de terminaison de la liste des modèles

Interrogez la liste des modèles pour vérifier la disponibilité. La réponse confirme l'ID et le type du modèle. C'est utile pour déboguer les configurations client. Cela renvoie un format standard OpenAI. Utilisez GET /v1/models pour inspecter. La liste est petite car nous servons un modèle principal unique. Vérifiez ce point de terminaison pour vous assurer que votre client reconnaît la structure du point de terminaison.

Streaming & Utilisation des jetons

Activez le streaming en définissant stream: true. Vous recevez des Server-Sent Events (SSE). L'utilisation des tokens apparaît dans le dernier chunk. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. Vous pouvez traiter les tokens à mesure qu'ils arrivent. C'est idéal pour les interfaces de chat. L'API retourne les données d'utilisation avec précision. Surveillez votre compteur de tokens pour gérer les coûts. Le streaming fonctionne avec tous les paramètres. Il prend en charge les outils et le mode JSON.

Paramètres : Température, Top P, Outils

Contrôlez la créativité avec temperature et top_p. Utilisez tools pour l'appel de fonction. Définissez response_format à {"type": "json_object"} pour une sortie structurée. Ces paramètres suivent le schéma OpenAI. Vous pouvez également définir stop séquences et seed pour la reproductibilité. Ajustez les pénalités pour contrôler la répétition. Le modèle non censuré respecte ces contraintes. Il n'impose pas de style spécifique. Vous avez un contrôle total sur la génération.

Gestion des erreurs & Limites

Gérez les erreurs en vérifiant les codes de statut HTTP. 401 signifie clé invalide. 402 indique un crédit insuffisant. 429 signale une limitation de débit. La limite est de 300 requêtes par minute. La concurrence est plafonnée à 8 requêtes par clé. Le corps de la requête doit être inférieur à 8 Mo. Les erreurs ne consomment pas de crédit. Consultez le corps de la réponse pour plus de détails. La logique de nouvelle tentative doit gérer les 429. Utilisez un backoff exponentiel pour fiabiliser.

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ollamaopenaiapi.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ollamaopenaiapi.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

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)