Ollama Abliterated API Quickstart

Autentificare & Configurare URL de Bază

Configurați clientul cu URL-ul de bază furnizat și cheia API pentru a începe cererile. Endpoint-ul este HTTPS://api.ollamaabliterated.com/v1 și trebuie să transmiți cheia în antetul Authorization ca token bearer. Această configurare funcționează cu orice SDK compatibil OpenAI prin suprascrierea URL-ului de bază implicit.

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"}]
  }'

Înregistrează-te prin Google sau email pe panou pentru a primi cheia instant.

Cerere de completare chat de bază

Trimiteți o cerere POST către /v1/chat/completions cu ID-ul modelului "uncensored" pentru a primi răspunsuri text. Modelul funcționează fără refuzuri de conținut pentru uz adult legal, gestionând direct subiecte controversate sau NSFW. Puteți controla comportamentul folosind parametri precum temperatura și top_p.

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)

Fiecare solicitare consumă tokeni de intrare pentru prompt și tokeni de ieșire pentru răspunsul generat. Erorile și refuzurile nu consumă credit.

Răspunsuri în streaming prin SSE

Activați fluxul de date setând stream=true pentru a primi tokenii prin Evenimente trimise de server (SSE) în timp real. Această abordare reduce latența percepută pentru generarea de conținut lung și permite actualizări progresive ale interfeței utilizatorului. Fragmentul final conține statisticile complete de utilizare a tokenilor pentru acuratețea facturării.

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)

Gestionați evenimentul de sfârșit al fluxului pentru a finaliza bufferul de răspuns și a jurnaliza numerele de token-uri pentru urmărirea costurilor.

Apelarea funcțiilor & Suport instrumente

Definește instrumentele în cerere pentru a activa capabilitățile de apelare a funcțiilor în modelul uncensored. API-ul suportă tool_choice și trece definițiile instrumentelor în formatul standard OpenAI. Acest lucru permite extragerea datelor structurate sau declanșarea de acțiuni fără logica de analiză a datelor externe.

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);

Asigură-te că schemele uneltelor sunt obiecte JSON valide. Modelul returnează tool_calls pe care trebuie să le execuți și să le alimentezi înapoi în cererile ulterioare dacă este necesar.

Configurare Mod JSON

Forțează ieșire JSON strictă setând response_format la {"type": "json_object"} în payload-ul solicitării. Acest mod este ideal pentru analizarea datelor structurate din LLM fără post-procesare regex. Asigură că răspunsul respectă sintaxa JSON validă de fiecare dată.

Folosește acest lucru pentru generarea fișierelor de configurare, payload-uri API sau jurnale structurate. Combină cu valori mari de temperatură dacă ai nevoie de variații creative JSON.

Gestionarea limitelor & erorilor

Monitorizați codurile standard de status HTTP pentru a gestiona eficient gestionarea erorilor la nivelul clientului. Un 401 indică o cheie invalidă sau expirată, în timp ce 402 semnalează credit preplătit insuficient. O eroare 429 înseamnă că ați depășit limita de rată de 300 de cereri pe minut.

Fereastra de context suportă un total de 100.000 de tokeni, cu un output maxim de 16.000 de tokeni per cerere. Corpurile cererilor trebuie să rămână sub 8 MB. Rambursările nu sunt emise pentru credit, dar dublele charge-uri sunt rezolvate prin suport.