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Pré-requisitos e Autenticação

Você precisa de uma chave de API e da base URL para começar. Crie sua conta na página Obter chave de API usando Google ou e-mail. Sua chave aparece imediatamente; não é necessário cartão para o teste. A base URL é https://api.ollamansfw.com/v1. Defina isso no seu ambiente ou na configuração do SDK. O identificador do modelo é uncensored. É um modelo de pesos abertos executado em nossos servidores, distinto do GPT ou de outros modelos de fornecedores.

Sua Primeira Requisição

Envie uma solicitação padrão de conclusão de chat. A API espera um array messages com role e content. Use curl para testar a conectividade. Substitua YOUR_API_KEY pela sua chave real. A resposta retorna o texto gerado em choices[0].message.content. Se você receber 401, verifique sua chave. 402 significa que você precisa de crédito.

Integração com SDK Python

Use o pacote Python oficial openai. Instale-o via pip. Configure o cliente com o Base URL e a chave de API personalizados. Isso garante compatibilidade com nosso endpoint. O código abaixo demonstra uma geração de texto simples. Ele lida com a solicitação e imprime o resultado. O tratamento de erros deve capturar exceções HTTP. Esta abordagem funciona para qualquer cliente compatível com OpenAI.

Integração com SDK Node.js

Instale o pacote Node.js openai. Defina o Base URL e a chave de API na inicialização do cliente. A estrutura espelha o exemplo em Python. Passe o ID do modelo uncensored. A resposta contém os dados de conclusão. Use async/await para um código limpo. Este método é ideal para aplicações server-side ou ferramentas CLI que precisam de acesso direto à API.

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo stream: true. A API retorna um stream de eventos enviados pelo servidor (SSE). Cada chunk contém texto parcial. O último chunk inclui estatísticas de uso de tokens. Isso reduz a latência percebida para respostas longas. Lidere erros de stream com elegância. Os SDKs fornecem iteradores de stream integrados. Processe cada chunk para atualizar a UI em tempo real.

Limites, Erros e Contexto

A janela de contexto tem 100,000 tokens no total. A saída pode ir até o final da janela. Os limites de requisições são de 300 requisições por minuto. As requisições simultâneas são limitadas a 8 por chave. Os corpos das requisições devem ter menos de 8 MB. Erros comuns: 401 (chave inválida), 402 (crédito insuficiente), 429 (limite de requisições). Erros não consomem crédito. Recusas por conteúdo ilegal são gratuitas. O crédito nunca expira.

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);

sim — server-sent events; o último bloco traz o uso de tokens

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)