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API uncensored, token prepagati, solo criptohttps://api.ollamaapidoc.com/v1

ollamaapidoc.comIntegrazione

API Documentazione

Inizia a fare richieste al nostro API LLM non censurato in pochi secondi. Questa guida copre gli endpoint compatibili con OpenAI, l'autenticazione e la configurazione dello streaming di cui hai bisogno per integrare immediatamente.

URL Base e Autenticazione

L'API vive a https://api.ollamaapidoc.com/v1. Autenticati utilizzando un token Bearer in Authorization header. Genera la tua chiave istantaneamente tramite Google o email sul dashboard. Nessun numero di telefono richiesto. La chiave funziona con gli SDK standard OpenAI impostando l'URL base.

La tua prima richiesta

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con l'ID del modello uncensored. Questo endpoint gestisce input e output testuali. Supporta streaming, modalità JSON e chiamata di funzioni. Puoi testare la connettività senza spendere credito verificando prima l'endpoint dei modelli.

curl https://api.ollamaapidoc.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all installed models"}]
  }'

La risposta restituisce il formato standard di OpenAI. Gli errori restituiscono i codici HTTP appropriati. Controlla il corpo per error dettagli se qualcosa fallisce. Le risposte in streaming utilizzano Server-Sent Events.

Integrazione SDK Python

Installa la libreria ufficiale di OpenAI. Configura il client con il tuo URL base e la chiave API. Chiama l'endpoint delle chat completions. Il codice rimane identico all'utilizzo standard di OpenAI. Questo garantisce una facile migrazione per i progetti esistenti. Puoi regolare parametri come temperatura e top_p direttamente nella chiamata.

from openai import OpenAI

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

Gestisci le eccezioni per i limiti di frequenza o le chiavi non valide. La libreria trasmette i token se imposti stream a true. Questo approccio mantiene il tuo codice pulito e compatibile.

Setup SDK Node.js

Usa il openai npm package. Initialize the client with the custom base URL. Pass your API key. The syntax mirrors the Python example. This consistency reduces debugging time. You can send multiple messages in a conversation history array.

import OpenAI from "openai";

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

Analizza attentamente la risposta. L'API restituisce JSON strutturato. La gestione degli errori è cruciale per le app di produzione. Cattura gli errori di rete e gli errori specifici dell'API separatamente. Questo garantisce che la tua app rimanga reattiva durante gli alti picchi di traffico.

Modalità JSON e Streaming

Abilita lo streaming impostando il stream impostare il parametro su true. L'API invia i token tramite Server-Sent Events. Ricevi risposte parziali in tempo reale. Questo migliora l'esperienza utente per gli output lunghi. Puoi anche imporre l'output JSON utilizzando response_format. Questo è utile per l'estrazione di dati strutturati.

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)

Il function calling funziona in modo simile. Definisci gli strumenti nella tua richiesta. Il modello restituisce le chiamate di strumento. Analizza queste chiamate nel tuo codice. Esegui e alimenta i risultati di nuovo al modello. Questo ciclo abilita flussi di lavoro complessi.

Limiti, Errori e Contesto

La finestra di contesto è di 100.000 token. L'output massimo è di 16.000 token per richiesta. Gli errori includono 401 per chiavi non valide e 402 per credito insufficiente. I limiti di velocità sono fissati a 300 richieste al minuto. Gestiscili con cura nella tua app. L'API non utilizza mai i tuoi prompt per l'addestramento. La privacy è garantita. Il credito non scade.

Domande comuni

Come iniziare con la documentazione API ollama?

Crea un account e genera una chiave API. Utilizza l'URL di base fornito nella dashboard. Invia la tua prima richiesta POST all'endpoint di completamento della chat. Il processo richiede meno di due minuti.

Cosa succede se vengo limitato dalla frequenza?

Ricevi un errore 429 Too Many Requests. Il limite è di 300 richieste al minuto per chiave. Puoi passare a una nuova chiave se necessario. Attendi un minuto e riprova. Le risposte in streaming contano verso il limite.

Posso usarlo con gli SDK OpenAI?

Sì. L'API è completamente compatibile con OpenAI. Imposta l'URL di base sul nostro endpoint. Passa la tua chiave API. Il codice funziona esattamente come un'integrazione standard con OpenAI. Questo consente un passaggio facile tra i fornitori.

Ottieni la tua chiave in pochi secondi

Registrati, copia la chiave, aggiorna il tuo URL base. È tutta la configurazione necessaria.

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