Uncensored Chat Completions API 문서

인증 및 Base URL

API 키는 요청을 인증합니다. 계정당 하나의 키를 받으며, Google 또는 이메일로 가입한 직후 즉시 생성됩니다. 트래픽을 라우팅하려면 기본 URL HTTPS://api.ollamaopenaiapi.com/v1을 사용하세요.

• 대시보드에서 키를 복사하세요.
• 환경 변수를 설정하거나 클라이언트 구성에 직접 전달하세요.
• 클라이언트가 표준 OpenAI 엔드포인트를 피하기 위해 당사 특정 베이스 URL을 가리키는지 확인하세요.

채팅 완료 엔드포인트

채팅 완성 엔드포인트로 메시지를 전송하여 텍스트 응답을 받으세요. 모델 ID는 uncensored, 서버에서 실행되며 lawful adult 또는 논쟁적인 주제를 거부하지 않습니다. 응답을 스트리밍하거나 단일 블록으로 받을 수 있습니다.

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"}]
  }'

이 엔드포인트는 표준 JSON 페이로드를 처리합니다. 오류는 표준 HTTP 코드로 반환됩니다. 컨텍스트 창은 총 100,000 토큰입니다. 재정의하지 않는 한 최대 출력은 16,000 토큰입니다.

모델 목록 엔드포인트

가용성을 확인하기 위해 모델 목록을 쿼리합니다. 응답은 모델 ID와 유형을 확인합니다. 이는 클라이언트 구성 디버깅에 유용합니다. 표준 OpenAI 형식을 반환합니다. GET /v1/models를 사용하여 검사하세요. 당사는 주요 모델 하나만 제공하므로 목록이 작습니다. 클라이언트가 엔드포인트 구조를 인식하는지 확인하려면 이 엔드포인트를 확인하세요.

스트리밍 및 토큰 사용

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true서버 전송 이벤트(SSE)를 받습니다. 토큰 사용량은 마지막 청크에 나타납니다. 이는 긴 출력의 지각된 지연 시간을 줄여줍니다. 토큰이 도착하는 대로 처리할 수 있습니다. 이는 채팅 인터페이스에 이상적입니다. API는 사용 데이터를 정확하게 반환합니다. 비용 관리를 위해 토큰 수를 모니터링하세요. 스트리밍은 모든 매개변수와 함께 작동합니다. 도구 및 JSON 모드를 지원합니다.

파라미터: Temperature, Top P, Tools

temperature로 창의성을 제어하십시오 temperature 및 top_p다음 사용 tools 함수 호출. 설정 response_format 수신하여 {"type": "json_object"} 구조화된 출력을 위해. 이러한 매개변수는 OpenAI 스키마를 따릅니다. 또한 stop 시퀀스 및 seed 재현성을 위해. 패널티를 조정하여 반복을 제어하십시오. 검열 없는 모델은 이러한 제약 조건을 존중합니다. 특정 스타일을 강요하지 않습니다. 생성에 대한 완전한 제어를 가집니다.

오류 처리 & 제한

HTTP 상태 코드를 확인하여 오류를 처리하세요. 401은 유효하지 않은 키를 의미합니다. 402는 크레딧이 부족함을 나타냅니다. 429는 속도 제한을 신호합니다. 제한은 분당 300개 요청입니다. 키당 동시성은 8개 요청으로 제한됩니다. 요청 본문은 8MB 미만이어야 합니다. 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다. 세부 정보를 위해 응답 본문을 확인하세요. 429를 처리하기 위해 재시도 로직을 사용하세요. 신뢰성을 위해 지수 백오프를 사용하세요.

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);

스트리밍

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)