Dokumentacja API LLM Ollama bez ograniczeń

Wymagania wstępne: Base URL i uwierzytelnianie

Użyj dostarczonego klucza API i adresu URL bazowego do uwierzytelniania wszystkich żądań. Nasz punkt końcowy to HTTPS://api.uncensoredllmollama.com/v1. Możesz wygenerować klucz przez panel sterowania za pomocą Google lub e-maila. Identyfikator modelu to "uncensored". Dołącz klucz do Authorization nagłówek jako token Bearer. To rozwiązanie działa z dowolnym klientem kompatybilnym z OpenAI.

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"}]
  }'

Wykonywanie pierwszego żądania: POST /v1/chat/completions

Wyślij POST żądanie do /v1/chat/completions z Twoją tablicą wiadomości. Model nie odmawia legalnych treści dla dorosłych, fikcyjnych lub kontrowersyjnych tematów. Ustaw model pole do "uncensored". Dołącz swój prompt systemowy, jeśli potrzebujesz określonego zachowania. API zwraca standardowe odpowiedzi JSON OpenAI.

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)

Obsługa odpowiedzi strumieniowych (SSE)

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true. API zwraca zdarzenia wysłane przez serwer (SSE) dla każdego wygenerowanego tokena. Monitoruj ostatni fragment pod kątem statystyk całkowitego zużycia tokenów. Podejście to zmniejsza postrzeganą latencję dla długich odpowiedzi. Dokładnie analizuj strumień SSE, aby odtworzyć pełny tekst.

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)

Wywoływanie funkcji i tryb JSON

Obsługa danych strukturalnych poprzez response_format: {"type": "json_object"}. Możesz również zdefiniować narzędzia do wywoływania funkcji. Ustaw tool_choice kontrolować wykonanie. Użyj temperature i top_p do dostosowania losowości. Tryb JSON zapewnia ścisłe zgodność z Twoim schematem. Ta funkcja działa niezawodnie w zadaniach ekstrakcji danych.

Limity szybkości i zużycie tokenów

Każdy klucz obsługuje 300 żądań na minutę i 8 żądań równoległych. Okno kontekstowe wynosi 100 000 tokenów łącznie. Błędy nie zużywają kredytu. Żądania przekraczające limity zwracają kody statusu 429. Upewnij się, że Twój klient obsługuje ponawianie prób w sposób graceful. Monitoruj użycie przez panel, aby uniknąć wyczerpania zapłaconego z góry kredytu.

Cena i płatności kryptowalutami

Zapłać $0,15 za 1M tokenów wejściowych i $0,50 za 1M tokenów wyjściowych. Doładuj przez USDT (TRC20) lub USDC (Base). Minimalna kwota doładowania to $20. Bonusowy kredyt dotyczy większych kwot. Kredyt nigdy nie wygasa. Zwroty nie są standardowe, ale błędy są bezpłatne. Użyj strony Wsparcie w przypadku podwójnych obciążeń.

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);