Ollama Abliterated APIクイックスタート

認証 & ベースURLのセットアップ

提供されたベースURLとAPIキーを使用してリクエストを開始してください。エンドポイントは HTTPS://api.ollamaabliterated.com/v1 で、Authorizationヘッダーにベアートークンとしてキーを渡す必要があります。このセットアップは、デフォルトのベースURLを上書きすることで、すべてのOpenAI互換SDKと互換性があります。

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"}]
  }'

ダッシュボードでGoogleまたはメールアドレスを使用して登録し、すぐにキーを受け取ります。

基本チャット完了リクエスト

モデル ID "uncensored" を使用して /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信し、テキスト応答を受け取ります。このモデルは、法的な成人用途に対してコンテンツ拒否なしで動作し、論争的または NSFW のトピックを直接的に扱います。temperature や top_p などのパラメータを使用して動作を制御できます。

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)

各リクエストは、プロンプトに対して入力トークンを、生成された応答に対して出力トークンを消費します。エラーや拒否はクレジットを消費しません。

SSE経由のストリーミングレスポンス

リクエストでstream=trueを設定してストリーミングを有効にし、リアルタイムでServer-Sent Events (SSE) 経由でトークンを受信します。このアプローチは長い生成の知覚レイテンシを削減し、プログレッシブなUI更新を可能にします。最終チャンクには課金の正確性のための完全なトークン使用統計が含まれます。

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)

ストリームの終了イベントを処理してレスポンスバッファを確定し、コスト追跡のためにトークン数をログに記録します。

Function Calling & ツールサポート

uncensored モデル内で関数呼び出し機能を有効にするために、リクエストにツールを定義します。APIは tool_choice をサポートし、標準的な OpenAI 形式でツール定義を渡します。これにより、外部の解析ロジックなしで構造化データの抽出やアクションのトリガーが可能になります。

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);

ツールスキーマが有効なJSONオブジェクトであることを確認してください。モデルはツール呼び出しを返し、必要に応じてそれらを実行し、後続のリクエストにフィードバックする必要があります。

JSONモードの構成

リクエストペイロードでresponse_formatを{"type": "json_object"}に設定して厳密なJSON出力を強制します。このモードは、正規表現による後処理なしでLLMから構造化データを解析する場合に最適です。レスポンスが常に有効なJSON構文に従うことを保証します。

設定ファイル、APIペイロード、または構造化ログの生成には、これを使用してください。クリエイティブなJSONのバリエーションが必要な場合は、高い温度値と組み合わせてください。

制限とエラーの処理

クライアント側のエラー処理を効果的に管理するために標準HTTPステータスコードを監視します。401は無効または期限切れのAPIキーを示し、402は前払いクレジットが不足していることを示します。429エラーは、1分あたり300リクエストのレート制限を超えたことを意味します。

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートし、1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。リクエストボディは8 MB未満に保つ必要があります。クレジットに対する返金は行われませんが、二重請求はサポート経由で解決されます。