Нецензурований API Завершення Чату Документація

Автентифікація & базовий URL

Ключ API автентифікує ваші запити. Ви отримуєте один ключ на акаунт, який генерується відразу після реєстрації через Google або електронну пошту. Використовуйте базову URL-адресу HTTPS://api.ollamaopenaiapi.com/v1 для маршрутизації вашого трафіку.

• Копіюйте свій ключ з панелі керування.
• Встановіть змінну середовища або передайте її безпосередньо у конфігурації клієнта.
• Переконайтеся, що ваш клієнт вказує на нашу конкретну базову URL-адресу, щоб уникнути стандартних ендпоінтів OpenAI.

Ендпоінт Chat Completions

Надсилайте повідомлення на ендпоінт завершення чату, щоб отримати текстові відповіді. Ідентифікатор моделі — uncensored, що працює на наших серверах і не відмовляє у законному дорослому або дискусійному контенті. Ви можете отримувати відповіді потоком або в одному блоці.

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"}]
  }'

Цей ендпоінт обробляє стандартні JSON-пакети. Помилки повертаються як стандартні коди HTTP. Вікно контексту становить 100,000 токенів загальною довжиною. Максимальний вихід — 16,000 токенів, якщо не вказано інше.

Кінцева точка списку моделей

Запитайте до списку моделей, щоб перевірити доступність. Відповідь підтверджує ідентифікатор моделі та тип. Це корисно для налагодження конфігурації клієнта. Він повертає стандартний формат OpenAI. Використовуйте GET /v1/models для інспекції. Список невеликий, оскільки ми обслуговуємо одну основну модель. Перевірте цю кінцеву точку, щоб переконатися, що ваш клієнт розпізнає структуру кінцевої точки.

Потокова передача та використання токенів

Увімкніть потокову передачу, встановивши stream: true. Ви отримуєте Server-Sent Events (SSE). Використання токенів з'являється в останньому чанку. Це зменшує сприйняту затримку для довгих виводів. Ви можете обробляти токени по мірі їх надходження. Це ідеально для інтерфейсів чату. API точно повертає дані про використання. Слідкуйте за кількістю токенів, щоб керувати витратами. Потокова передача працює з усіма параметрами. Вона підтримує інструменти та JSON-режим.

Параметри: Temperature, Top P, Інструменти

Контролюйте творчість за допомогою temperature та top_p. Використовуйте tools для виклику функцій. Встановіть response_format до {"type": "json_object"} для структурованого виводу. Ці параметри відповідають схемі OpenAI. Ви також можете встановити stop послідовності та seed для відтворюваності. Налаштуйте штрафи, щоб контролювати повторення. Модель без цензури поважає ці обмеження. Вона не нав'язує конкретний стиль. Ви маєте повний контроль над генерацією.

Обробка помилок та обмеження

Обробляйте помилки, перевіряючи коди HTTP-статусів. 401 означає недійсний ключ. 402 вказує на недостатність кредитів. 429 сигналізує про обмеження швидкості. Ліміт становить 300 запитів на хвилину. Конкурентність обмежена 8 запитами на ключ. Тіло запиту має бути меншим за 8 МБ. Помилки не споживають кредит. Перевірте тіло відповіді для отримання деталей. Логіка повторних спроб має обробляти 429. Використовуйте експоненційне уповільнення для надійності.

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);

Потокова передача

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)