Documentație API Completări Chat Uncensored

Autentificare & URL de Bază

Cheia API autentifică cererile dumneavoastră. Primeți o cheie per cont, pe care o generați imediat după înregistrare prin Google sau e-mail. Utilizați URL-ul de bază HTTPS://api.ollamaopenaiapi.com/v1 pentru a vă direcționa traficul.

• Copiază-ți cheia din panoul de control.
• Stabilește variabila de mediu sau transmite-o direct în configurația clientului tău.
• Asigură-te că clientul tău pointează către URL-ul de bază specific pentru a evita endpoint-urile standard OpenAI.

Endpoint Completări Chat

Trimite mesaje la endpoint-ul de completări chat pentru a primi răspunsuri text. ID-ul modelului este uncensored, care rulează pe serverele noastre și nu refuză subiecte licite pentru adulți sau controversate. Puteți streamui răspunsurile sau le puteți primi într-un singur 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"}]
  }'

Acest endpoint gestionează payload-uri JSON standard. Erorile sunt returnate ca coduri HTTP standard. Fereastra de context este de 100,000 de tokeni în total. Output-ul maxim este de 16,000 de tokeni, decât dacă este suprascris.

Endpoint Listă Modele

Interogare lista de modele pentru a verifica disponibilitatea. Răspunsul confirmă ID-ul modelului și tipul. Acest lucru este util pentru depanarea configurațiilor clientului. Returnează formatul standard OpenAI. Folosește GET /v1/models pentru a inspecta. Lista este mică deoarece servim un singur model principal. Verifică acest endpoint pentru a te asigura că clientul recunoaște structura endpoint-ului.

Streaming & Utilizare Tokeni

Activați streaming-ul setând stream: true# Primești Server-Sent Events (SSE). Utilizarea tokenilor apare în ultimul chunk. Acest lucru reduce latența percepută pentru outputuri lungi. Poți procesa tokenii pe măsură ce ajung. Acest lucru este ideal pentru interfețe de chat. API-ul returnează datele de utilizare cu acuratețe. Monitorizează numărul de tokeni pentru a gestiona costurile. Streaming-ul funcționează cu toți parametrii. Suportă tool-uri și mod JSON.

Parametri: Temperatură, Top P, Instrumente

Controlează creativitatea cu temperature și top_p. Folosiți tools pentru apelarea funcțiilor. Setează response_format pentru {"type": "json_object"} pentru output structurat. Acești parametri urmează schema OpenAI. Poți seta, de asemenea stop secvențe și seed pentru reproducibilitate. Ajustează penalizările pentru a controla repetarea. Modelul necenzurat respectă aceste constrângeri. Nu impune un stil specific. Ai control total asupra generării.

Gestionarea erorilor & Limite

Gestionați erorile verificând codurile de stare HTTP. 401 înseamnă cheie invalidă. 402 indică credit insuficient. 429 semnalează limitarea ratei. Limita este de 300 de cereri pe minut. Concurența este limitată la 8 cereri per cheie. Corpul cererii trebuie să fie sub 8 MB. Erorile nu consumă credit. Verificați corpul răspunsului pentru detalii. Logica de reîncercare ar trebui să gestioneze 429-urile. Utilizați backoff exponențial pentru fiabilitate.

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)