pl ▾

API bez cenzury, tokeny prepaymowane, tylko kryptohttps://api.ollamaapidoc.com/v1

ollamaapidoc.comIntegracja

API Dokumentacja

Zacznij wysyłać żądania do naszej API LLM bez cenzury w kilka sekund. Przewodnik ten obejmuje endpointy kompatybilne z OpenAI, uwierzytelnianie oraz konfigurację strumieniowania, których potrzebujesz do natychmiastowej integracji.

Bazowy URL i autoryzacja

API żyje w https://api.ollamaapidoc.com/v1. Uwierzytelniasz się za pomocą tokena Bearer w Authorization Nagłówek. Wygeneruj swój klucz natychmiast za pomocą Google lub e-maila w panelu. Nie jest wymagany numer telefonu. Klucz działa ze standardowymi pakietami SDK OpenAI poprzez ustawienie podstawowego adresu URL.

Twoje Pierwsze Żądanie

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions z identyfikatorem modelu uncensored. Ten endpoint obsługuje wejście tekstowe i wyjście tekstowe. Obsługuje strumieniowanie, tryb JSON i wywoływanie funkcji. Możesz przetestować łączność nie wydając kredytu, sprawdzając najpierw endpoint modeli.

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"}]
  }'

Odpowiedź zwraca standardowe formatowanie OpenAI. Błędy zwracają odpowiednie kody HTTP. Sprawdź treść pod kątem error szczegóły w przypadku błędu. Odpowiedzi strumieniowe używają Event Stream Serwerów (SSE).

Integracja SDK Python

Zainstaluj oficjalną bibliotekę OpenAI. Skonfiguruj klienta swoim adresem bazowym i kluczem API. Wywołaj endpoint chat completions. Kod pozostaje identyczny jak w standardowym użyciu OpenAI. Zapewnia to łatwą migrację dla istniejących projektów. Możesz dostosować parametry, takie jak temperatura i top_p, bezpośrednio w wywołaniu.

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)

Obsługuj wyjątki dla limitów szybkości lub nieprawidłowych kluczy. Biblioteka strumieniuje tokeny, jeśli ustawisz stream na true. To podejście utrzymuje czystość kodu i kompatybilność.

Konfiguracja SDK Node.js

Korzystaj z openai pakiet npm. Zainicjuj klienta z niestandardowym URL bazowym. Przekaż swój klucz API. Składnia odzwierciedla przykład w Pythonie. Ta spójność skraca czas debugowania. Możesz wysyłać wiele wiadomości w tablicy historii rozmowy.

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);

Przeanaluj odpowiedź dokładnie. API zwraca strukturyzowany JSON. Obsługa błędów jest kluczowa dla aplikacji produkcyjnych. Łap błędy sieciowe i błędy specyficzne dla API osobno. Zapewnia to, że Twoja aplikacja pozostaje responsywna przy dużym ruchu.

Strumieniowanie i tryb JSON

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream ustaw na true. API wysyła tokeny za pośrednictwem zdarzeń wysłanych przez serwer. Otrzymujesz częściowe odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Poprawia to doświadczenie użytkownika dla długich wyników. Możesz również wymusić wynik JSON za pomocą response_format. Jest to przydatne do ekstrakcji danych strukturalnych.

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)

Wywoływanie funkcji działa podobnie. Zdefiniuj narzędzia w swoim żądaniu. Model zwraca wywołania narzędzi. Sparsuj te wywołania w swoim kodzie. Wykonaj je i przekaż wyniki z powrotem do modelu. Ta pętla umożliwia złożone przepływy pracy.

Limity, Błędy i Kontekst

Okno kontekstowe wynosi 100 000 tokenów. Maksymalny output to 16 000 tokenów na żądanie. Błędy obejmują 401 dla nieprawidłowych kluczy i 402 za niewystarczający kredyt. Limity szybkości wynoszą 300 żądań na minutę. Obsługuj je graceful w swojej aplikacji. API nigdy nie używa Twoich promptów do trenowania. Prywatność jest zachowana. Kredyt nie wygasa.

Typowe pytania

Jak zacząć pracę z dokumentacją API Ollama?

Utwórz konto i wygeneruj klucz API. Użyj podstawowego adresu URL podanego w panelu. Wyślij swoje pierwsze żądanie POST do endpointu uzupełnień czatu. Proces zajmuje mniej niż dwie minuty.

Co się stanie, jeśli natrafię na limit szybkości?

Otrzymujesz błąd 429 Too Many Requests. Limit wynosi 300 żądań na minutę na klucz. Możesz przełączyć się na nowy klucz, jeśli jest to konieczne. Poczekaj minutę i ponów próbę. Odpowiedzi strumieniowe są liczone do limitu.

Czy mogę użyć tego z bibliotekami SDK OpenAI?

Tak. API jest w pełni kompatybilne z OpenAI. Ustaw URL bazowy na nasz punkt końcowy. Przekaż swój klucz API. Kod działa dokładnie jak standardowa integracja OpenAI. Pozwala to na łatwe przełączanie się między dostawcami.

Pobierz klucz w kilka sekund

Zarejestruj się, skopiuj klucz, zaktualizuj swój bazowy adres URL. To jedyna wymagana konfiguracja.

Zacznij teraz