API-Dokumentation

Authentifizierung

Senden Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header. Hier gelten keine komplexen OAuth-Flows oder Abonnement-Sperren. Sie erhalten sofort nach der Anmeldung mit Google oder einer E-Mail einen Schlüssel. Fehler wie 401 deuten auf einen ungültigen oder fehlenden Schlüssel hin, während 402 bedeutet, dass Ihr Guthaben aufgebraucht ist.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Senden Sie Anfragen an POST /v1/chat/completions. Dies ist der Standard-Endpunkt für die Textgenerierung. Verwenden Sie die Modell-ID uncensored auf unser spezifisches Open-Weight-Modell zugreifen. Es antwortet ohne Inhaltsablehnungen für zulässige erwachsene Nutzung, blockiert jedoch weiterhin sexuellen Inhalt, der Minderjährige betrifft. So senden Sie eine grundlegende Anfrage:

Copycurl https://api.ollamauncensoredmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run the python script and show output"}]
  }'

Python SDK

Verwenden Sie die offizielle openai Python-Bibliothek. Verweisen Sie sie auf unsere Basis-URL und geben Sie Ihren Schlüssel an. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre bestehende Logik intakt zu halten, während Sie unser uncensored Backend einbinden. Sie müssen keine zusätzlichen Treiber installieren oder den lokalen GPU-Speicher verwalten.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node SDK

Initialisieren Sie den Client mit der korrekten Basis-URL. Dies funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen SDK. Die Modell-ID bleibt uncensored. Sie können Antworten streamen oder synchron verarbeiten. Dieser Ansatz eliminiert die Notwendigkeit von Proxy-Routing oder komplexen lokalen Einstellungen.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming & Token-Nutzung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Der Server sendet Server-Sent Events (SSE). Token-Nutzungsdetails erscheinen im letzten Chunk des Streams. Dies ermöglicht es Ihnen, die Kosten in Echtzeit zu verfolgen. Sie können auch temperature, top_p, und stop Parameter zur Steuerung der Ausgabe.

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)

Limits, Fehler & Kontextfenster

Das Context-Window unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Sie können bis zu 16.000 Tokens pro Anfrage ausgeben, oder 2.048, wenn max_tokens ist nicht festgelegt. Die Ratenbegrenzung liegt bei 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Ein 429-Fehler bedeutet, dass Sie dieses Limit erreicht haben. Halten Sie Anfragen unter 8 MB und begrenzen Sie gleichzeitige Verbindungen auf 8 pro Schlüssel.