Uncensored Chat Completions API Docs

認証 & ベースURL

APIキーはリクエストを認証します。アカウントごとに1つのキーが割り当てられ、Googleまたはメールでサインアップ直後に生成されます。トラフィックをルーティングするにはベースURL HTTPS://api.ollamaopenaiapi.com/v1 を使用してください。

• ダッシュボードからキーをコピーします。
• 環境変数を設定するか、クライアント設定に直接渡します。
• クライアントが標準のOpenAIエンドポイントを避けるために、特定のベースURLを指していることを確認してください。

チャット完了エンドポイント

チャット補完エンドポイントにメッセージを送信してテキストレスポンスを受け取ってください。モデルIDは uncensoredサーバー上で実行され、法的な成人向けや論争のあるトピックを拒否しません。レスポンスをストリーミングするか、単一のブロックとして受け取ることができます。

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"}]
  }'

このエンドポイントは標準的なJSONペイロードを処理します。エラーは標準的なHTTPコードとして返されます。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。上書きされない限り、最大出力は16,000トークンです。

Models リストエンドポイント

利用可否を確認するためにモデルリストをクエリします。レスポンスはモデル ID とタイプを確認します。これはクライアント設定のデバッグに有用です。標準的な OpenAI 形式を返します。GET /v1/models を使用して検査してください。当社は1つの主要なモデルのみを提供するため、リストは小さくなります。クライアントがエンドポイント構造を認識していることを確認するためにこのエンドポイントを確認してください。

ストリーミング & トークン使用

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true. サーバー送信イベント（SSE）を受け取ります。トークン使用量は最後のチャンクに表示されます。これにより、長い出力の知覚レイテンシが削減されます。トークンは到着するたびに処理できます。これはチャットインターフェースに最適です。APIは正確な使用データを返します。コストを管理するためにトークン数を監視してください。ストリーミングはすべてのパラメータで動作します。ツールとJSONモードをサポートしています。

パラメータ: Temperature、Top P、Tools

温度で創造性を制御し、 temperature および top_p. 使用 tools 関数呼び出し用です。 response_format に {"type": "json_object"} 構造化出力用です。これらのパラメータはOpenAIスキーマに従います。また、設定 stop シーケンスおよび seed 再現性用。ペナルティを調整して反復を制御します。検閲なしモデルはこれらの制約を尊重します。特定のスタイルを強制しません。生成に対して完全な制御権があります。

エラー処理と制限

HTTPステータスコードを確認してエラーを処理します。401は無効なキーを意味します。402は残高不足を示します。429はレートリミットに達したことを示します。制限は1分あたり300リクエストです。同時実行数はキーあたり8リクエストに制限されます。リクエストボディは8 MB以下である必要があります。エラーはクレジットを消費しません。詳細はレスポンスボディを確認してください。429に対してはリトライロジックを実装してください。信頼性を高めるために指数関数的バックオフを使用してください。

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);

ストリーミング

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)