Documentation API

Authentification

Envoyez votre clé API dans le Authorization header. Aucun flux OAuth complexe ni verrouillage d'abonnement ne s'appliquent ici. Vous obtenez une clé immédiatement après vous être inscrit avec Google ou un e-mail. Les erreurs 401 indiquent une clé invalide ou manquante, tandis que 402 signifie que votre crédit prépayé est épuisé.

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez des demandes à POST /v1/chat/completions. C'est le point de terminaison standard pour la génération de texte. Utilisez l'ID du modèle uncensored pour accéder à notre modèle open-source spécifique. Il répond sans refus de contenu pour une utilisation adulte licite, bien qu'il bloque toujours le contenu sexuel impliquant des mineurs. Voici comment envoyer une requête de base :

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"}]
  }'

SDK Python

Utilisez l'officiel openai Bibliothèque Python. Pointez-la vers notre URL de base et fournissez votre clé. Cela vous permet de conserver votre logique existante tout en remplaçant le backend par notre modèle sans censure. Vous n'avez pas besoin d'installer de pilotes supplémentaires ni de gérer la mémoire GPU locale.

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)

SDK Node

Initialiser le client avec l'URL de base correcte. Cela fonctionne avec n'importe quel SDK compatible OpenAI. L'ID du modèle reste uncensored. Vous pouvez diffuser les réponses ou les traiter de manière synchrone. Cette approche élimine le besoin de routage proxy ou de configurations locales complexes.

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 & Utilisation des jetons

Activez le streaming en définissant stream: true. Le serveur envoie des événements envoyés par le serveur (SSE). Les détails d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment du flux. Cela vous permet de suivre les coûts en temps réel. Vous pouvez également utiliser temperature, top_p, et stop paramètres pour contrôler la sortie.

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)

Limites, Erreurs & Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens au total. Vous pouvez générer jusqu'à 16 000 tokens par requête, ou 2 048 si max_tokens n'est pas défini. Les limites de débit sont de 300 requêtes par minute par clé. Une erreur 429 signifie que vous avez atteint cette limite. Gardez les requêtes inférieures à 8 Mo et limitez les connexions simultanées à 8 par clé.