Uncensored Ollama API-Referenz
Starten Sie mit der unzensierten Ollama-API, indem Sie eine einzelne Anfrage an unseren OpenAI-kompatiblen Endpunkt senden. Dieses Handbuch behandelt Authentifizierung, Streaming und Fehlerbehandlung für eine sofortige Integration.
Basis-URL und Authentifizierung
Die Basis-URL für alle Anfragen ist HTTPS://api.uncensoredollama.com/v1. Sie authentifizieren sich, indem Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization-Header übergeben. Das Header-Format muss genau 'Bearer YOUR_API_KEY' lauten. Dieser Schlüssel wird sofort nach Ihrer Anmeldung über Google oder E-Mail generiert. Keine Telefonnummer wird zur Überprüfung benötigt. Ihr Schlüssel funktioniert mit jedem Standard-OpenAI-SDK-Client.
Erste Anfrage
Senden Sie Ihre erste Eingabeaufforderung an den /v1/chat/completions-Endpunkt. Die Model-ID ist 'uncensored'. Dieses Modell antwortet ohne Inhaltsablehnungen für die legale erwachsene Nutzung. Es ist nicht GPT oder Claude. Verwenden Sie den folgenden curl-Befehl, um die Konnektivität zu überprüfen.
curl https://api.uncensoredollama.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "list 3 common rust compile errors"}]
}'
Erwarten Sie eine JSON-Antwort mit dem generierten Text. Wenn Sie einen Fehler erhalten, überprüfen Sie die Gültigkeit Ihres Schlüssels. Das Modell verarbeitet komplexe Anweisungen gut. Sie können Parameter wie temperature anpassen, um kreativere Ausgaben zu erhalten.
Python SDK-Integration
Verwenden Sie die offizielle OpenAI Python-Bibliothek für eine einfache Integration. Legen Sie die Attribute base_url und api_key auf der Client-Instanz fest. Dies ermöglicht es Ihnen, bestehende Code-Strukturen wiederzuverwenden. Das folgende Beispiel zeigt einen einfachen Chat-Completion-Aufruf.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredollama.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)
Das Antwortobjekt enthält den generierten Text im choices-Array. Sie können den Inhalt direkt extrahieren. Diese Methode ist zuverlässig für die Batch-Verarbeitung. Sie behandelt Wiederholungen automatisch.
Node SDK-Nutzung
Initialisieren Sie den OpenAI-Client mit Ihren Anmeldedaten. Die base_url muss auf unseren Endpunkt verweisen. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit Standard-Node.js-Anwendungen. Verwenden Sie das folgende Snippet, um eine Client-Instanz zu erstellen.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredollama.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);
Rufen Sie die Methode chat.completions.create mit Ihrer Modell-ID auf. Das Modell 'uncensored' reagiert effektiv auf System-Prompts. Sie können Ergebnisse streamen oder auf die vollständige Antwort warten. Die Fehlerbehandlung sollte Netzwerkprobleme abfangen.
Streaming und Nutzungsdaten
Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream auf true setzen. Dies gibt Chunks zurück, sobald sie generiert werden. Der letzte Chunk enthält Nutzungsstatistiken. Dies umfasst Input- und Output-Token-Anzahlen. Diese Daten sind für die Abrechnungsgenauigkeit entscheidend.
stream = 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)
Verarbeiten Sie jeden Chunk, um die vollständige Antwort zu erstellen. Die Streaming-Funktion reduziert die wahrgenommene Latenz. Sie eignet sich gut für Echtzeitanwendungen. Die Token-Nutzung wird nur im letzten Chunk angegeben.
Limits und Errors
Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel begrenzt. Das Kontextfenster beträgt 100.000 Token. Fehler umfassen 401 für ungültige Schlüssel und 402 für unzureichendes Guthaben. Der 429-Fehler zeigt die Drosselung an. Behandeln Sie diese Codes in Ihrer Anwendung angemessen. Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben. Fehler sind kostenlos. Ihr Prepaid-Guthaben verfällt nie.
Häufige Fragen
Unterstützt die unzensierte Ollama-API Function Calling?
Ja, die API unterstützt Function Calling über den Parameter tools. Sie können benutzerdefinierte Tools in Ihrer Anfrage definieren. Das Modell gibt strukturiertes JSON für die Tool-Ausführung zurück. Dies funktioniert mit Standard-OpenAI-SDK-Clients.
Wie funktioniert die Preisgestaltung für die uncensored KI-API?
Das Preismodell beträgt $0,15 pro 1M Eingabetokens und $0,50 pro 1M Ausgabetokens. Sie zahlen nur für die tatsächliche Token-Nutzung. Fehler und Ablehnungen sind kostenlos. Das Guthaben im Voraus wird nutzungsabhängig berechnet und verfällt nicht.
Wurde das unzensierte Modell mit meinen Daten trainiert?
Nein, Prompts werden nicht zum Training verwendet. Ihre Daten bleiben privat. Das Modell ist ein Open-Weight-Modell, das auf unseren Servern läuft. Es ist kein GPT-, Claude- oder ein anderes Modell eines anderen Anbieters.
Generiere deinen API-Schlüssel
Registrieren, Schlüssel kopieren, SDK auf die neue Basis-URL zeigen. Die Einrichtung dauert nur Sekunden.