Ollama Abliterated API Schnellstart

Authentifizierung & Basis-URL-Einrichtung

Konfigurieren Sie Ihren Client mit der bereitgestellten Base-URL und dem API-Schlüssel, um Anfragen zu starten. Der Endpunkt ist HTTPS://api.ollamaabliterated.com/v1, und Sie müssen Ihren Schlüssel im Authorization-Header als Bearer-Token übergeben. Diese Einrichtung funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen SDK, indem die Standard-Base-URL überschrieben wird.

Copycurl https://api.ollamaabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the system prompt to relaxed mode"}]
  }'

Registrieren Sie sich über Google oder E-Mail im Dashboard, um Ihren Schlüssel sofort zu erhalten.

Anfrage für Basis-Chat-Vervollständigung

Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID "uncensored", um Textantworten zu erhalten. Das Modell arbeitet ohne Inhaltsablehnungen für legale erwachsene Nutzungen und behandelt kontroverse oder NSFW-Themen direkt. Du kannst das Verhalten über Parameter wie Temperatur und top_p steuern.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ollamaabliterated.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)

Jede Anfrage verbraucht Eingabetokens für die Eingabeaufforderung und Ausgabetokens für die generierte Antwort. Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben.

Streaming-Antworten über SSE

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream=true setzen, um Tokens über Server-Sent Events (SSE) in Echtzeit zu erhalten. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz bei der Generierung langer Texte und ermöglicht schrittweise Benutzeroberflächen-Updates. Der letzte Chunk enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken für die Abrechnungsgenauigkeit.

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)

Verarbeiten Sie das Stream-End-Ereignis, um Ihren Antwortpuffer abzuschließen und die Token-Anzahlen für die Kostenverfolgung zu protokollieren.

Funktionsaufruf & Tool-Unterstützung

Definieren Sie Tools in Ihrer Anfrage, um Function Calling-Funktionen im unzensierten Modell zu aktivieren. Die API unterstützt tool_choice und übergibt Tool-Definitionen im Standard-OpenAI-Format. Dies ermöglicht strukturierte Datenextraktion oder Auslösen von Aktionen ohne externe Parsing-Logik.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ollamaabliterated.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);

Stellen Sie sicher, dass Ihre Tool-Schemata gültige JSON-Objekte sind. Das Modell gibt tool_calls zurück, die Sie ausführen und bei Bedarf in nachfolgende Anfragen zurückfüttern müssen.

JSON-Modus-Konfiguration

Erzwingen Sie strenge JSON-Ausgabe, indem Sie response_format auf {"type": "json_object"} in Ihrem Anfrage-Payload setzen. Dieser Modus ist ideal zum Parsen strukturierter Daten aus dem LLM ohne Regex-Nachbearbeitung. Er stellt sicher, dass die Antwort jedes Mal gültiger JSON-Syntax entspricht.

Verwenden Sie dies zum Generieren von Konfigurationsdateien, API-Payloads oder strukturierten Logs. Kombinieren Sie dies mit hohen Temperaturwerten, wenn Sie kreative JSON-Varianten benötigen.

Verarbeitung von Grenzen & Fehlern

Überwachen Sie Standard-HTTP-Statuscodes, um die Fehlerbehandlung auf Client-Seite effektiv zu verwalten. Ein 401 zeigt einen ungültigen oder abgelaufenen API-Schlüssel an, während 402 unzureichendes vorgeschossenes Guthaben signalisiert. Ein 429-Fehler bedeutet, dass Sie das Ratenlimit von 300 Anfragen pro Minute überschritten haben.

Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens, mit einer maximalen Ausgabe von 16.000 Tokens pro Anfrage. Anforderungstexte müssen unter 8 MB bleiben. Rückerstattungen werden nicht für Guthaben ausgegeben, aber Doppelbuchungen werden über den Support gelöst.