Ollama Abliterated API 快速入門

驗證與 Base URL 設定

設定您的客戶端使用提供的基礎 URL 和 API 金鑰以開始請求。端點為 HTTPS://api.ollamaabliterated.com/v1，您必須在 Authorization 標頭中以 bearer token 格式傳遞您的金鑰。此設定適用於任何 OpenAI 相容的 SDK，只需覆蓋預設的基礎 URL。

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"}]
  }'

在儀表板上透過 Google 或電子郵件註冊，即可立即獲得您的金鑰。

基本聊天完成請求

向 /v1/chat/completions 發送 POST 請求，使用模型 ID "uncensored" 以接收文本回應。此模型對於合法成人用途不會進行內容拒絕，直接處理爭議性或 NSFW 話題。您可以使用 temperature 和 top_p 等參數控制行為。

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)

每個請求根據提示消耗輸入 token，並根據生成的回應消耗輸出 token。錯誤和拒絕不會消耗信用額度。

透過 SSE 的串流回應

透過在請求中設定 stream=true 來啟用串流，以透過 Server-Sent Events (SSE) 即時接收 token。這種方法可降低長篇生成的感知延遲，並允許漸進式 UI 更新。最後一個區塊包含完整的 token 使用量統計資料，以確保計費準確性。

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)

處理串流結束事件以完成回應緩衝區並記錄 token 計數以進行成本追蹤。

函式呼叫 & 工具支援

在請求中定義工具以在 uncensored 模型中啟用函式呼叫功能。API 支援 tool_choice 並以標準 OpenAI 格式傳遞工具定義。這允許在不需外部解析邏輯的情況下進行結構化資料擷取或觸發動作。

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);

確保您的工具 schema 是有效的 JSON 物件。模型返回 tool_calls，您必須執行這些呼叫，並在需要時將其饋入後續請求。

JSON 模式設定

透過在請求載荷中將 response_format 設定為 {"type": "json_object"} 強制執行嚴格的 JSON 輸出。此模式非常適合從 LLM 解析結構化資料，而無需進行正則表達式後處理。它確保回應每次都能符合有效的 JSON 語法。

用於生成設定檔、API 負載或結構化日誌。如果需要創意的 JSON 變體，請結合高溫度值使用。

處理限制與錯誤

監控標準 HTTP 狀態碼以有效管理客戶端錯誤處理。401 表示金鑰無效或已過期，而 402 表示預付信用額不足。429 錯誤表示您已超過每分鐘 300 次請求的速率限制。

上下文視窗支援 100,000 個 token 總量，每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。請求主體必須保持在 8 MB 以下。餘額不退款，但重複扣款可透過支援團隊解決。