Ollama 使用者快速上手

先決條件

要使用此 API，你需要擁有有效 API 金鑰的活躍帳戶。在 取得 API 金鑰 頁面使用 Google 或電子郵件與密碼註冊。不需要手機號碼。你還需要在機器上安裝支援的語言 SDK。本指南涵蓋 Python 和 Node.js，這兩者是 OpenAI 相容端點最常用的客戶端。該 API 提供單一無審查模型，識別碼為 uncensored。它接受文字並回傳文字。沒有嵌入、影像或音訊功能。所有請求都送往 https://api.ollamaapi.cc/v1。

安裝 SDK

安裝你偏愛語言的官方 SDK。對於 Python，請使用 pip。對於 Node.js，請使用 npm。這些程式庫會自動處理 HTTP 協議、JSON 序列化和串流。除非你偏好這種控制層級，否則不需要撰寫原始的 HTTP 請求。這些 SDK 文件齊全且在生產環境中廣泛使用。確保你的環境符合 SDK 需求。建議使用 Python 3.8+ 和 Node.js 18+。保持依賴項更新，以避免與較新的模型參數產生相容性問題。

設定客戶端

將基礎 URL 設定為我們的端點。這是從 OpenAI 切換到我們無審查服務所需的唯一設定變更。將你的 API 金鑰作為授權標頭傳遞。SDK 會處理其餘部分。不要將模型名稱更改為 gpt-4 或類似名稱；請使用 uncensored。該 API 嚴格遵循 OpenAI chat-completions 協議。任何與 OpenAI 相容的客戶端，經過這兩項變更後都能在此運作。這使得遷移或 A/B 測試變得簡單。你可以並行運行兩個 API 以比較輸出結果。

發送第一個請求

向 /v1/chat/completions 發出 POST 請求。包含模型 ID、系統提示詞和使用者訊息。API 會回傳文字回應。如果你有額度，請求就會成功。如果額度不足，會收到 402 錯誤。如果金鑰無效，會收到 401 錯誤。這些錯誤是標準的，在程式碼中很容易處理。該模型不會拒絕合法的成人內容，因此適合用於創意寫作、安全研究或無審查對話。如果對剩餘額度不確定，請在儀表板上檢查你的餘額。

串流回應

透過設定 stream: true 啟用串流輸出。API 會回傳生成的 token。這可降低使用者的感知延遲。最後一個區塊包含計費用的總 token 用量。所有官方 SDK 皆支援串流輸出。在希望顯示文字生成過程的聊天介面中，這非常重要。伺服器會傳送 Server-Sent Events (SSE)。你的客戶端程式庫會處理解析。除非你正在建置自訂客戶端，否則不需要手動管理事件串流。

限制、錯誤與上下文視窗

上下文視窗總共為 100,000 token，最大輸出為 32,000 token。請求限制為每分鐘 300 次，每個金鑰最多 8 個並行請求。請求主體必須小於 8 MB。錯誤包括無效金鑰的 401、額度不足的 402 以及速率限制的 429。這些是標準的 HTTP 狀態碼。在你的應用程式中優雅地處理它們。該模型會封鎖涉及未成年人的性內容。所有其他內容均允許。額度永不過期，因此你可以暫停使用而不會損失資金。如果遇到退款問題，請使用支援頁面。

cURL

Copycurl https://api.ollamaapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ollamaapi.cc/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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流輸出

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)