Uncensored-LLM-Ollama-API-Dokumentation

Voraussetzungen: Base-URL und Authentifizierung

Verwenden Sie den bereitgestellten API-Schlüssel und die Basis-URL, um alle Anfragen zu authentifizieren. Unser Endpunkt ist HTTPS://api.uncensoredllmollama.com/v1. Sie können einen Schlüssel über das Dashboard mit Google oder E-Mail generieren. Die Modellkennung ist "uncensored". Fügen Sie den Schlüssel in die Authorization Header als Bearer-Token. Dieses Setup funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client.

Copycurl https://api.uncensoredllmollama.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top ten linux command line utilities"}]
  }'

Ihre erste Anfrage: POST /v1/chat/completions

Senden Sie eine POST Anfrage an /v1/chat/completions mit Ihrem Nachrichtenarray. Das Modell lehnt legale erwachsene, fiktive oder kontroverse Themen nicht ab. Legen Sie das model field to "uncensored". Include your system prompt if you need specific behavior. The API returns standard OpenAI JSON responses.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming-Antworten (SSE) handhaben

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) für jedes generierte Token zurück. Überwachen Sie den letzten Chunk für Statistiken zur gesamten Token-Nutzung. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Ausgaben. Analysieren Sie den SSE-Stream sorgfältig, um den vollständigen Text wiederherzustellen.

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)

Function Calling und JSON-Modus

Unterstützt strukturierte Ausgaben über response_format: {"type": "json_object"}. Sie können auch Tools für Function Calling definieren. Legen Sie tool_choice die Ausführung zu steuern. Verwenden Sie temperature und top_p die Zufälligkeit anpassen. Der JSON-Modus gewährleistet eine strenge Einhaltung Ihres Schemas. Diese Funktion funktioniert zuverlässig für Datenerfassungsaufgaben.

Ratenbegrenzungen und Token-Nutzung

Jeder Schlüssel unterstützt 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen. Das Kontextfenster beträgt insgesamt 100.000 Tokens. Fehler verbrauchen kein Guthaben. Anfragen, die die Limits überschreiten, geben den Statuscode 429 zurück. Stellen Sie sicher, dass Ihr Client Wiederholungen korrekt verarbeitet. Überwachen Sie die Nutzung über das Dashboard, um zu vermeiden, dass das vorausbezahlte Guthaben ausgeht.

Preis und Kryptozahlungen

Zahlen Sie $0,15 pro 1M Eingabe-Token und $0,50 pro 1M Ausgabe-Token. Laden Sie über USDT (TRC20) oder USDC (Base) auf. Mindestaufladung ist $20. Bonusguthaben gilt für höhere Beträge. Guthaben verfällt nie. Rückerstattungen sind nicht Standard, aber Fehler sind kostenlos. Nutzen Sie die Support-Seite bei Doppelbelastungen.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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