Uncensored ollama API Reference
Inizia con l'API ollama senza filtri inviando una singola richiesta al nostro endpoint compatibile con OpenAI. Questa guida copre autenticazione, streaming e gestione degli errori per un'integrazione immediata.
URL Base e Autenticazione
L'URL di base per tutte le richieste è HTTPS://api.uncensoredollama.com/v1. Ti autentichi passando la tua chiave API nell'intestazione Authorization. Il formato dell'intestazione deve essere esattamente 'Bearer YOUR_API_KEY'. Questa chiave viene generata immediatamente dopo l'iscrizione tramite Google o email. Non è richiesta la verifica del numero di telefono. La tua chiave funziona con qualsiasi client SDK standard di OpenAI.
Prima richiesta
Invia il tuo primo prompt all'endpoint /v1/chat/completions. L'ID del modello è 'uncensored'. Questo modello risponde senza rifiuti di contenuto per uso adulto legale. Non è GPT o Claude. Usa il seguente comando curl per verificare la connettività.
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"}]
}'
Aspettati una risposta JSON con il testo generato. Se ricevi un errore, verifica la validità della tua chiave. Il modello gestisce bene le istruzioni complesse. Puoi regolare parametri come temperature per output più creativi.
Integrazione SDK Python
Utilizza la libreria Python ufficiale di OpenAI per un'integrazione semplice. Imposta gli attributi base_url e api_key sull'istanza del client. Questo ti permette di riutilizzare le strutture di codice esistenti. L'esempio seguente dimostra una semplice chiamata di completamento della 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'oggetto di risposta contiene il testo generato nell'array choices. Puoi estrarre il contenuto direttamente. Questo metodo è affidabile per l'elaborazione batch. Gestisce automaticamente i tentativi di ripetizione.
Utilizzo SDK Node
Inizializza il client OpenAI con le tue credenziali. Il base_url deve puntare al nostro endpoint. Questo garantisce la compatibilità con le applicazioni Node.js standard. Usa il seguente snippet per creare un'istanza del 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);
Chiama il metodo chat.completions.create con il tuo ID modello. Il modello 'uncensored' risponde efficacemente ai prompt di sistema. Puoi eseguire lo streaming dei risultati o attendere la risposta completa. La gestione degli errori dovrebbe intercettare i problemi di rete.
Streaming e dati di utilizzo
Abilita lo streaming impostando stream su true. Questo restituisce chunk man mano che vengono generati. L'ultimo chunk contiene le statistiche di utilizzo. Include i conteggi dei token di input e output. Questi dati sono cruciali per l'accuratezza della fatturazione.
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)
Elabora ogni chunk per costruire la risposta completa. La funzione di streaming riduce la latenza percepita. Funziona bene per le applicazioni in tempo reale. L'utilizzo dei token è presente solo nell'ultimo chunk.
Limiti ed Errori
Hai un limite di 300 richieste al minuto per chiave. La finestra di contesto è di 100.000 token. Gli errori includono 401 per chiavi non valide e 402 per credito insufficiente. L'errore 429 indica il limitazione della frequenza. Gestisci questi codici con grazia nella tua applicazione. I rifiuti non consumano credito. Gli errori sono gratuiti. Il tuo credito prepagato non scade mai.
Domande comuni
L'API uncensored di ollama supporta il function calling?
Sì, l'API supporta il function calling tramite il parametro tools. Puoi definire strumenti personalizzati nella tua richiesta. Il modello restituirà JSON strutturato per l'esecuzione degli strumenti. Questo funziona con i client SDK standard di OpenAI.
Come funziona il pricing per l'API AI uncensored?
Il prezzo è di $0,15 per 1M token di input e $0,50 per 1M token di output. Paghi solo per l'utilizzo effettivo dei token. Errori e rifiuti sono gratuiti. Il credito prepagato viene addebitato in base all'utilizzo e non scade.
Il modello senza filtri è addestrato sui miei dati?
No, i prompt non vengono utilizzati per l'addestramento. I tuoi dati rimangono privati. Il modello è un modello a pesi aperti eseguito sui nostri server. Non è GPT, Claude o alcun altro modello di un fornitore.
Genera la tua chiave API
Registrati, copia la tua chiave e punta il tuo SDK al nuovo URL base. La configurazione richiede pochi secondi.