th ▾

เอกสาร API

API นี้ให้เอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับ LLM แบบไม่มีการเซ็นเซอร์ ทำให้คุณสามารถนำโมเดลของเราไปผสานรวมกับโค้ดไคลเอนต์ที่มีอยู่ได้ด้วยการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย

Authentication

ส่งคีย์ API ของคุณใน Authorization header. ไม่มีขั้นตอน OAuth ที่ซับซ้อนหรือการล็อกการสมัครสมาชิก คุณจะได้รับคีย์ทันทีหลังจากสมัครสมาชิกผ่าน Google หรืออีเมล ข้อผิดพลาดเช่น 401 บ่งชี้ว่าคีย์ไม่ถูกต้องหรือหายไป ในขณะที่ 402 หมายถึงเครดิตที่เติมไว้ของคุณหมดแล้ว

จุดจบ API Chat Completions

ส่งคำขอไปยัง POST /v1/chat/completions. นี่คือเอนด์พอยต์มาตรฐานสำหรับการสร้างข้อความ ใช้ ID โมเดล uncensored เพื่อเข้าถึงโมเดลโอเพนเวตเฉพาะของเรา มันตอบโดยไม่มีการปฏิเสธเนื้อหาสำหรับการใช้งานผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย แม้ว่าจะยังคงบล็อกเนื้อหาทางเพศที่เกี่ยวข้องกับเด็กอยู่ก็ตาม นี่คือวิธีที่คุณส่งคำขอพื้นฐาน:

curl 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

ใช้ openai ไลบรารี Python ชี้ไปยัง URL ฐานของเราและระบุคีย์ของคุณ สิ่งนี้ช่วยให้คุณรักษาตรรกะที่มีอยู่ให้คงเดิมในขณะที่สลับไปใช้แบ็กเอนด์ uncensored ของเรา คุณไม่จำเป็นต้องติดตั้งไดรเวอร์เพิ่มเติมหรือจัดการหน่วยความจำ GPU ในเครื่อง

from 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

เริ่มต้นใช้งาน client ด้วย base URL ที่ถูกต้อง สิ่งนี้ทำงานกับ SDK ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ใดๆ ID ของ model ยังคง uncensored. คุณสามารถสตรีมการตอบกลับหรือประมวลผลแบบซิงโครนัสได้ วิธีการนี้ขจัดความจำเป็นในการใช้พร็อกซีหรือการตั้งค่าท้องถิ่นที่ซับซ้อน

import 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);

การสตรีม & การใช้โทเค็น

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true. เซิร์ฟเวอร์ส่ง Server-Sent Events (SSE) รายละเอียดการใช้งานโทเค็นจะปรากฏในชิ้นส่วนสุดท้ายของสตรีม ซึ่งช่วยให้คุณติดตามต้นทุนแบบเรียลไทม์ คุณยังสามารถใช้ temperature, top_p, และ stop พารามิเตอร์เพื่อควบคุมผลลัพธ์

stream = 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)

ข้อจำกัด, ข้อผิดพลาด & หน้าต่างบริบท

หน้าต่างบริบทรองรับ 100,000 tokens รวมกัน คุณสามารถ output ได้สูงสุด 16,000 tokens ต่อการเรียก หรือ 2,048 หาก max_tokens ยังไม่กำหนด ขีดจำกัดอัตราส่วนคือ 300 คำขอต่อนาทีต่อคีย์ รหัสข้อผิดพลาด 429 หมายถึงคุณถึงขีดจำกัดนี้ รักษาคำขอให้ต่ำกว่า 8 MB และจำกัดการเชื่อมต่อพร้อมกันไว้ที่ 8 ต่อคีย์

คำถามที่พบบ่อย

URL ฐานของ API LLM ollama แบบไม่มีเซนเซอร์คืออะไร?

URL ฐานคือ HTTPS://api.ollamauncensoredmodel.com/v1 คุณต้องอัปเดตการกำหนดค่าไคลเอนต์ของคุณให้ชี้ไปที่ที่อยู่แทนจุดปลาย OpenAI มาตรฐาน

API นี้รองรับการสตรีมหรือไม่?

ใช่ คุณสามารถเปิดใช้งานการสตรีมได้โดยการตั้งค่าพารามิเตอร์ stream เป็น true โดยข้อมูลการใช้งานโทเค็นจะถูกรวมอยู่ในชิ้นสุดท้ายของสตรีมการตอบกลับ

API สำหรับ LLM แบบไม่มีเซนเซอร์คิดค่าเท่าไหร่?

ราคาอยู่ที่ $0.15 ต่อ 1M input tokens และ $0.50 ต่อ 1M output tokens คุณจ่ายเฉพาะการใช้งานจริง และ errors ไม่เสียค่าใช้จ่าย การเติมเงินต้องใช้คริปโตเท่านั้น

สร้างคีย์ของคุณ

ลงทะเบียน คัดลอกโทเค็น อัปเดต URL พื้นฐานของคุณ แค่นี้ก็พอ