Ollama API Dokümantasyonu: Endpoint Referansı

Temel URL ve Kimlik Doğrulama

Tüm istekler için temel URL https://api.ollamaapidocumentation.com/v1. bearer token'ı kullanarak kimlik doğrulaması yaparsınız Authorization header. Anahtarınız panelden oluşturulur ve hemen çalışır.

• Resmi OpenAI SDK'larını veya herhangi bir uyumlu istemciyi kullanın.
• Temel URL'yi yukarıdaki değere ayarlayın.
• Anahtarınızı başlığa ekleyin.

Kimlik doğrulama katıdır. Anahtar eksik veya geçersizse API 401 hatası döndürür. Bu, kullanımınızın faturalandırma için doğru şekilde izlenmesini sağlar.

Sohbet Tamamlamaları Uç Noktası: POST /v1/chat/completions

Mesajları şuraya gönderin POST /v1/chat/completions. Uç nokta, bir model field değeri "uncensored" ve bir messages kullanıcı ve asistan rollerini destekleyen dizi.

Bu uç nokta meti üretimi işler. Resimleri, sesi veya videoyu desteklemez. Yanıtları akış olarak alabilir veya tam sonucu bekleyebilirsiniz.

402 yetersiz krediyi gösterir. İstekler gerçek token kullanımı tarafından ücretlendirilir. Kredi nedeniyle gerçekleşen reddetmeler ücretsizdir.

Model Listeleme: GET /v1/models

Kullanarak mevcut modelleri getirin GET /v1/models. Bu, model nesnelerinin bir listesini döndürür. Mevcut tek model kimliği "uncensored"dir.

Bu uç nokta bağlantı doğrulamasına yardımcı olur. Base URL'nin doğru olduğunu doğrular. Ayrıca model adını ve nesne türünü gösterir.

Bağlantı sorunlarını gidermek ve ağır yükler göndermeden önce bunu kullanın.

Parametreler: Sıcaklık, Top P, Seed

Şunu kullanarak üretimi kontrol edin temperature, top_p, ve seed. The seed parametre, deterministik çıktılar sağlar. Hata ayıklama veya tutarlı sonuçlar için kullanın.

Ayarla temperature 0 ile 2 arasında. Daha düşük değerler yanıtları daha öngörülebilir hale getirir. Daha yüksek değerler rastgeleliği artırır. The top_p parametre, tokenları kümülatif olasılığa göre filtreler.

Bu parametreler OpenAI API'si gibi çalışır. Stil üzerinde hassas kontrol için bunları birleştirebilirsiniz.

Akış Yanıtları ve Token Kullanımı

Ayarlayarak akışı etkinleştirin stream: true. API Sunucu Tarafından Olaylar (SSE) döndürür. Her parça kısmi metin içerir.

Son parça token kullanım istatistiklerini içerir. Bu, maliyetleri doğru bir şekilde hesaplamanızı sağlar. Tokenları geldikçe işleyebilirsiniz.

Akış, algılanan gecikmeyi azaltır. Sohbet arayüzleri için idealdir. Sunucu, yanıt tamamlanana kadar veri gönderir.

Limitler, Hatalar ve Bağlam Penceresi

Bağlam penceresi 100.000 token'dır. Bu hem giriş hem de çıkışı kapsar. İstek başına 16.000 tokena kadar çıktı üretebilirsiniz. Varsayılan maksimum çıktı 2.048 token'dır.

İstek limitleri dakikada 300 istektir. 8 eşzamanlı istek yapabilirsiniz. İstek gövdesi boyutu 8 MB ile sınırlıdır.

Hatalar; geçersiz anahtarlar için 401 ve hız sınırları için 429 içerir. Kredi hataları 402 döndürür. Bu hatalar açık ve eyleme dönüştürülebilir niteliktedir.

cURL

Copycurl https://api.ollamaapidocumentation.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list files in the current directory"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ollamaapidocumentation.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Akış

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)