Référence API ollama sans censure
Commencez avec l'API ollama sans censure en envoyant une seule requête à notre point de terminaison compatible OpenAI. Ce guide couvre l'authentification, le streaming et la gestion des erreurs pour une intégration immédiate.
URL de base et authentification
L'URL de base pour toutes les requêtes est HTTPS://api.uncensoredollama.com/v1. Vous vous authentifiez en transmettant votre clé API dans l'en-tête Authorization. Le format de l'en-tête doit être exactement 'Bearer YOUR_API_KEY'. Cette clé est générée immédiatement après votre inscription via Google ou un e-mail. Aucune vérification par numéro de téléphone n'est requise. Votre clé fonctionne avec n'importe quel client SDK OpenAI standard.
Première demande
Envoyez votre première invite au point de terminaison /v1/chat/completions. L'ID du modèle est 'uncensored'. Ce modèle répond sans refus de contenu pour un usage adulte légal. Il ne s'agit ni de GPT ni de Claude. Utilisez la commande curl suivante pour vérifier la connectivité.
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"}]
}'
Attendez une réponse JSON avec le texte généré. Si vous recevez une erreur, vérifiez la validité de votre clé. Le modèle gère bien les instructions complexes. Vous pouvez ajuster des paramètres comme temperature pour des sorties plus créatives.
Intégration du SDK Python
Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour une intégration facile. Définissez les attributs base_url et api_key sur l'instance du client. Cela vous permet de réutiliser les structures de code existantes. L'exemple suivant illustre un appel simple de complétion de chat.
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)
L'objet de réponse contient le texte généré dans le tableau 'choices'. Vous pouvez extraire le contenu directement. Cette méthode est fiable pour le traitement par lots. Elle gère automatiquement les nouvelles tentatives.
Utilisation du SDK Node
Initialisez le client OpenAI avec vos identifiants. L'URL de base doit pointer vers notre point de terminaison. Cela garantit la compatibilité avec les applications Node.js standard. Utilisez l'extrait de code suivant pour créer une instance de client.
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);
Appelez la méthode chat.completions.create avec votre identifiant de modèle. Le modèle 'uncensored' répond efficacement aux invites système. Vous pouvez diffuser les résultats ou attendre la réponse complète. La gestion des erreurs doit capturer les problèmes réseau.
Données d'utilisation du streaming
Activez le streaming en définissant stream sur true. Cela renvoie des fragments au fur et à mesure de leur génération. Le dernier fragment contient les statistiques d'utilisation. Cela inclut les comptes de jetons d'entrée et de sortie. Ces données sont cruciales pour la précision de la facturation.
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)
Traitez chaque chunk pour construire la réponse complète. La fonctionnalité de streaming réduit la latence perçue. Elle fonctionne bien pour les applications en temps réel. L'utilisation des jetons n'est indiquée que dans le dernier chunk.
Limites et erreurs
Vous êtes limité à 300 requêtes par minute par clé. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Les erreurs incluent 401 pour les clés invalides et 402 pour le crédit insuffisant. L'erreur 429 indique une limitation de débit. Gérez ces codes avec élégance dans votre application. Les refus ne consomment pas de crédit. Les erreurs sont gratuites. Votre crédit prépayé n'expire jamais.
Questions fréquentes
L'API ollama sans censure prend-elle en charge l'appel de fonctions ?
Oui, l'API prend en charge l'appel de fonctions via le paramètre tools. Vous pouvez définir des outils personnalisés dans votre requête. Le modèle renverra du JSON structuré pour l'exécution de l'outil. Cela fonctionne avec les clients SDK OpenAI standard.
Comment fonctionne la tarification pour l'API IA sans censure ?
Le tarif est de 0,15 $ par 1M de tokens d'entrée et de 0,50 $ par 1M de tokens de sortie. Vous ne payez que pour l'utilisation réelle des tokens. Les erreurs et les refus sont gratuits. Le crédit prépayé est facturé à l'usage et n'expire jamais.
Le modèle sans censure est-il entraîné sur mes données ?
Non, les invites ne sont pas utilisées pour l'entraînement. Vos données restent privées. Le modèle est un modèle à poids ouverts exécuté sur nos serveurs. Il ne s'agit pas de GPT, Claude ou de tout autre modèle d'un autre fournisseur.
Générez votre clé API
Inscrivez-vous, copiez votre clé, et pointez votre SDK vers la nouvelle URL de base. La configuration prend quelques secondes.