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Requisitos previos y autenticación

Necesitas una clave de API y la URL base para comenzar. Regístrate en la página Obtener clave de API usando Google o correo electrónico. Tu clave aparece inmediatamente; no se requiere tarjeta para la prueba. La URL base es https://api.ollamansfw.com/v1. Configúrala en tu entorno o configuración del SDK. El identificador del modelo es uncensored. Es un modelo de pesos abiertos que se ejecuta en nuestros servidores, distinto de GPT u otros modelos de proveedores.

Tu primera petición

Envía una petición de completación de chat estándar. La API espera un array de messages con role y content. Usa curl para probar la conectividad. Reemplaza YOUR_API_KEY con tu clave real. La respuesta devuelve el texto generado en choices[0].message.content. Si obtienes un 401, revisa tu clave. Un 402 significa que necesitas crédito.

Integración con SDK de Python

Usa el paquete oficial de Python openai. Instálalo vía pip. Configura el cliente con la URL base personalizada y la clave de API. Esto asegura compatibilidad con nuestro endpoint. El código a continuación demuestra una generación de texto simple. Maneja la petición e imprime el resultado. El manejo de errores debe capturar excepciones HTTP. Este enfoque funciona para cualquier cliente compatible con OpenAI.

Integración con SDK de Node.js

Instala el paquete openai de Node.js. Establece la base URL y la clave de API en la inicialización del cliente. La estructura se asemeja al ejemplo de Python. Pasa el ID del modelo uncensored. La respuesta contiene los datos de la completación. Usa async/await para un código limpio. Este método es ideal para aplicaciones del lado del servidor o herramientas CLI que necesitan acceso directo a la API.

Respuestas en streaming

Habilita el streaming estableciendo stream: true. La API devuelve un stream de eventos enviados por el servidor (SSE). Cada chunk contiene texto parcial. El último chunk incluye estadísticas de uso de tokens. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas. Maneja los errores del stream de forma elegante. Los SDKs proporcionan iteradores de stream integrados. Procesa cada chunk para actualizar la interfaz de usuario en tiempo real.

Límites, errores y contexto

La ventana de contexto es de 100,000 tokens en total. La salida puede extenderse hasta el final de la ventana. Los límites de tasa son de 300 peticiones por minuto. Las peticiones simultáneas están limitadas a 8 por clave. Los cuerpos de las peticiones deben ser menores a 8 MB. Errores comunes: 401 (clave inválida), 402 (crédito insuficiente), 429 (límite de tasa). Los errores no consumen crédito. Las negaciones por contenido ilegal son gratuitas. El crédito no caduca.

cURL

Copiarcurl https://api.ollamansfw.com/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

Copiarfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

Transmisión

Copiarstream = 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)