API

Nota: la documentazione API di Ollama è in fase di migrazione su https://docs.ollama.com/api

Endpoints

Genera un completamento
Genera un completamento chat
Crea un modello
Elenca i modelli locali
Mostra informazioni sul modello
Copia un modello
Elimina un modello
Scarica un modello
Carica un modello
Genera embedding
Elenca i modelli in esecuzione
Versione
Sperimentale: generazione di immagini

Convenzioni

Nomi dei modelli

I nomi dei modelli seguono il formato model:tag, dove model può avere un namespace opzionale come example/model. Alcuni esempi sono orca-mini:3b-q8_0 e llama3:70b. Il tag è opzionale e, se non fornito, avrà come valore predefinito latest. Il tag viene utilizzato per identificare una versione specifica.

Durate

Tutte le durate sono restituite in nanosecondi.

Risposte in streaming

Alcuni endpoint restituiscono risposte in streaming come oggetti JSON. Lo streaming può essere disabilitato fornendo {"stream": false} per questi endpoint.

Genera un completamento

POST /api/generate

Genera una risposta per un prompt fornito con un modello specificato. Si tratta di un endpoint in streaming, quindi verrà restituita una serie di risposte. L'oggetto di risposta finale includerà statistiche e dati aggiuntivi relativi alla richiesta.

Parametri

model: (obbligatorio) il nome del modello
prompt: il prompt per cui generare una risposta
suffix: il testo dopo la risposta del modello
images: (opzionale) un elenco di immagini codificate in base64 (per modelli multimodali come llava)
think: (per modelli di pensiero) il modello deve pensare prima di rispondere? Può essere un valore booleano o un livello di pensiero ("low", "medium", "high" o "max")

Parametri avanzati (opzionali):

format: il formato in cui restituire la risposta. Il formato può essere json o uno schema JSON
options: parametri aggiuntivi del modello elencati nella documentazione del Modelfile come temperature
system: messaggio di sistema (sovrascrive quello definito nel Modelfile)
template: il template di prompt da utilizzare (sovrascrive quello definito nel Modelfile)
stream: se false la risposta verrà restituita come un singolo oggetto di risposta, invece di un flusso di oggetti
raw: se true non verrà applicata alcuna formattazione al prompt. Puoi scegliere di utilizzare il parametro raw se stai specificando un prompt completo con template nella richiesta all'API
keep_alive: controlla per quanto tempo il modello rimarrà caricato in memoria dopo la richiesta (predefinito: 5m)
context (deprecato): il parametro context restituito da una richiesta precedente a /generate, può essere utilizzato per mantenere una memoria conversazionale breve

Parametri sperimentali per la generazione di immagini (solo per modelli di generazione di immagini):

WARNING

Questi parametri sono sperimentali e potrebbero cambiare nelle versioni future.

width: larghezza dell'immagine generata in pixel
height: altezza dell'immagine generata in pixel
steps: numero di passaggi di diffusione

Output strutturati

Gli output strutturati sono supportati fornendo uno schema JSON nel parametro format. Il modello genererà una risposta che corrisponde allo schema. Vedi l'esempio di output strutturati di seguito.

Modalità JSON

Abilita la modalità JSON impostando il parametro format su json. In questo modo la risposta sarà strutturata come un oggetto JSON valido. Vedi l'esempio di modalità JSON di seguito.

IMPORTANT

È importante istruire il modello a utilizzare JSON nel prompt. In caso contrario, il modello potrebbe generare grandi quantità di spazi bianchi.

Esempi

Richiesta di generazione (in streaming)

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2",
  "prompt": "Why is the sky blue?"
}'

Risposta

Viene restituito un flusso di oggetti JSON:

json

{
  "model": "llama3.2",
  "created_at": "2023-08-04T08:52:19.385406455-07:00",
  "response": "The",
  "done": false
}

La risposta finale nel flusso include anche dati aggiuntivi relativi alla generazione:

total_duration: tempo impiegato per generare la risposta
load_duration: tempo impiegato in nanosecondi per caricare il modello
prompt_eval_count: numero di token nel prompt
prompt_eval_duration: tempo impiegato in nanosecondi per valutare il prompt
eval_count: numero di token nella risposta
eval_duration: tempo in nanosecondi impiegato per generare la risposta
context: una codifica della conversazione utilizzata in questa risposta, può essere inviata nella richiesta successiva per mantenere una memoria conversazionale
response: vuota se la risposta è stata trasmessa in streaming, altrimenti contiene la risposta completa

Per calcolare la velocità di generazione della risposta in token al secondo (token/s), dividi eval_count / eval_duration * 10^9.

json

{
  "model": "llama3.2",
  "created_at": "2023-08-04T19:22:45.499127Z",
  "response": "",
  "done": true,
  "context": [1, 2, 3],
  "total_duration": 10706818083,
  "load_duration": 6338219291,
  "prompt_eval_count": 26,
  "prompt_eval_duration": 130079000,
  "eval_count": 259,
  "eval_duration": 4232710000
}

Richiesta (nessuno streaming)

Richiesta

È possibile ricevere una risposta in una singola risposta quando lo streaming è disattivato.

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2",
  "prompt": "Why is the sky blue?",
  "stream": false
}'

Risposta

Se stream è impostato su false, la risposta sarà un singolo oggetto JSON:

json

{
  "model": "llama3.2",
  "created_at": "2023-08-04T19:22:45.499127Z",
  "response": "The sky is blue because it is the color of the sky.",
  "done": true,
  "context": [1, 2, 3],
  "total_duration": 5043500667,
  "load_duration": 5025959,
  "prompt_eval_count": 26,
  "prompt_eval_duration": 325953000,
  "eval_count": 290,
  "eval_duration": 4709213000
}

Richiesta (con suffisso)

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "codellama:code",
  "prompt": "def compute_gcd(a, b):",
  "suffix": "    return result",
  "options": {
    "temperature": 0
  },
  "stream": false
}'

Risposta

json5

{
  "model": "codellama:code",
  "created_at": "2024-07-22T20:47:51.147561Z",
  "response": "\n  if a == 0:\n    return b\n  else:\n    return compute_gcd(b % a, a)\n\ndef compute_lcm(a, b):\n  result = (a * b) / compute_gcd(a, b)\n",
  "done": true,
  "done_reason": "stop",
  "context": [...],
  "total_duration": 1162761250,
  "load_duration": 6683708,
  "prompt_eval_count": 17,
  "prompt_eval_duration": 201222000,
  "eval_count": 63,
  "eval_duration": 953997000
}

Richiesta (output strutturati)

Richiesta

shell

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "Ollama is 22 years old and is busy saving the world. Respond using JSON",
  "stream": false,
  "format": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "available": {
        "type": "boolean"
      }
    },
    "required": [
      "age",
      "available"
    ]
  }
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3.1:8b",
  "created_at": "2024-12-06T00:48:09.983619Z",
  "response": "{\n  \"age\": 22,\n  \"available\": true\n}",
  "done": true,
  "done_reason": "stop",
  "context": [1, 2, 3],
  "total_duration": 1075509083,
  "load_duration": 567678166,
  "prompt_eval_count": 28,
  "prompt_eval_duration": 236000000,
  "eval_count": 16,
  "eval_duration": 269000000
}

Richiesta (modalità JSON)

IMPORTANT

Quando format è impostato su json, l'output sarà sempre un oggetto JSON ben formato. È importante anche istruire il modello a rispondere in JSON.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2",
  "prompt": "What color is the sky at different times of the day? Respond using JSON",
  "format": "json",
  "stream": false
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3.2",
  "created_at": "2023-11-09T21:07:55.186497Z",
  "response": "{\n\"morning\": {\n\"color\": \"blue\"\n},\n\"noon\": {\n\"color\": \"blue-gray\"\n},\n\"afternoon\": {\n\"color\": \"warm gray\"\n},\n\"evening\": {\n\"color\": \"orange\"\n}\n}\n",
  "done": true,
  "context": [1, 2, 3],
  "total_duration": 4648158584,
  "load_duration": 4071084,
  "prompt_eval_count": 36,
  "prompt_eval_duration": 439038000,
  "eval_count": 180,
  "eval_duration": 4196918000
}

Il valore di response sarà una stringa contenente JSON simile a:

json

{
  "morning": {
    "color": "blue"
  },
  "noon": {
    "color": "blue-gray"
  },
  "afternoon": {
    "color": "warm gray"
  },
  "evening": {
    "color": "orange"
  }
}

Richiesta (con immagini)

Per inviare immagini a modelli multimodali come llava o bakllava, fornisci un elenco di images codificate in base64:

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llava",
  "prompt":"What is in this picture?",
  "stream": false,
  "images": ["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"]
}'

Risposta

json

{
  "model": "llava",
  "created_at": "2023-11-03T15:36:02.583064Z",
  "response": "A happy cartoon character, which is cute and cheerful.",
  "done": true,
  "context": [1, 2, 3],
  "total_duration": 2938432250,
  "load_duration": 2559292,
  "prompt_eval_count": 1,
  "prompt_eval_duration": 2195557000,
  "eval_count": 44,
  "eval_duration": 736432000
}

Richiesta (modalità raw)

In alcuni casi, potresti voler bypassare il sistema di templating e fornire un prompt completo. In questo caso, puoi utilizzare il parametro raw per disabilitare il templating. Tieni anche presente che la modalità raw non restituirà un context.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "mistral",
  "prompt": "[INST] why is the sky blue? [/INST]",
  "raw": true,
  "stream": false
}'

Richiesta (output riproducibili)

Per output riproducibili, imposta seed su un numero:

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "mistral",
  "prompt": "Why is the sky blue?",
  "options": {
    "seed": 123
  }
}'

Risposta

json

{
  "model": "mistral",
  "created_at": "2023-11-03T15:36:02.583064Z",
  "response": " The sky appears blue because of a phenomenon called Rayleigh scattering.",
  "done": true,
  "total_duration": 8493852375,
  "load_duration": 6589624375,
  "prompt_eval_count": 14,
  "prompt_eval_duration": 119039000,
  "eval_count": 110,
  "eval_duration": 1779061000
}

Richiesta di generazione (con opzioni)

Se desideri impostare opzioni personalizzate per il modello in fase di esecuzione invece che nel Modelfile, puoi farlo utilizzando il parametro options. Questo esempio imposta tutte le opzioni disponibili, ma puoi impostarle singolarmente e omettere quelle che non desideri sovrascrivere.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2",
  "prompt": "Why is the sky blue?",
  "stream": false,
  "options": {
    "num_keep": 5,
    "seed": 42,
    "num_predict": 100,
    "draft_num_predict": 4,
    "top_k": 20,
    "top_p": 0.9,
    "min_p": 0.0,
    "typical_p": 0.7,
    "repeat_last_n": 33,
    "temperature": 0.8,
    "repeat_penalty": 1.2,
    "presence_penalty": 1.5,
    "frequency_penalty": 1.0,
    "penalize_newline": true,
    "stop": ["\n", "user:"],
    "numa": false,
    "num_ctx": 1024,
    "num_batch": 2,
    "num_gpu": 1,
    "main_gpu": 0,
    "use_mmap": true,
    "num_thread": 8
  }
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3.2",
  "created_at": "2023-08-04T19:22:45.499127Z",
  "response": "The sky is blue because it is the color of the sky.",
  "done": true,
  "context": [1, 2, 3],
  "total_duration": 4935886791,
  "load_duration": 534986708,
  "prompt_eval_count": 26,
  "prompt_eval_duration": 107345000,
  "eval_count": 237,
  "eval_duration": 4289432000
}

Carica un modello

Se viene fornito un prompt vuoto, il modello verrà caricato in memoria.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2"
}'

Risposta

Viene restituito un singolo oggetto JSON:

json

{
  "model": "llama3.2",
  "created_at": "2023-12-18T19:52:07.071755Z",
  "response": "",
  "done": true
}

Scarica un modello

Se viene fornito un prompt vuoto e il parametro keep_alive è impostato su 0, un modello verrà scaricato dalla memoria.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2",
  "keep_alive": 0
}'

Risposta

Viene restituito un singolo oggetto JSON:

json

{
  "model": "llama3.2",
  "created_at": "2024-09-12T03:54:03.516566Z",
  "response": "",
  "done": true,
  "done_reason": "unload"
}

Genera un completamento di chat

POST /api/chat

Genera il messaggio successivo in una chat con un modello fornito. Questo è un endpoint di streaming, quindi verrà restituita una serie di risposte. Lo streaming può essere disabilitato utilizzando "stream": false. L'oggetto di risposta finale includerà statistiche e dati aggiuntivi dalla richiesta.

Parametri

model: (obbligatorio) il nome del modello
messages: i messaggi della chat, può essere utilizzato per mantenere la memoria della conversazione
tools: elenco di strumenti in JSON che il modello può utilizzare se supportato
think: (per i modelli con capacità di pensiero) il modello deve pensare prima di rispondere? Può essere un valore booleano o un livello di pensiero ("low", "medium", "high" o "max").

L'oggetto message ha i seguenti campi:

role: il ruolo del messaggio, ovvero system, user, assistant o tool
content: il contenuto del messaggio
thinking: (per i modelli con capacità di pensiero) il processo di pensiero del modello
images (opzionale): un elenco di immagini da includere nel messaggio (per i modelli multimodali come llava)
tool_calls (opzionale): un elenco di strumenti in JSON che il modello desidera utilizzare
tool_name (opzionale): aggiungi il nome dello strumento che è stato eseguito per informare il modello del risultato

Parametri avanzati (opzionali):

format: il formato in cui restituire la risposta. Il formato può essere json o uno schema JSON.
options: parametri aggiuntivi del modello elencati nella documentazione del [Modelfile](. /modelfile. mdx#valid-parameters-and-values) come temperature
stream: se false la risposta verrà restituita come un singolo oggetto di risposta, invece che come un flusso di oggetti
keep_alive: controlla per quanto tempo il modello rimarrà caricato in memoria dopo la richiesta (predefinito: 5m)

Chiamata di strumenti

La chiamata di strumenti è supportata fornendo un elenco di strumenti nel parametro tools. Il modello genererà una risposta che include un elenco di chiamate a strumenti. Vedi l'esempio Richiesta di chat (Streaming con strumenti) di seguito. I modelli possono anche spiegare il risultato della chiamata allo strumento nella risposta. Vedi l'esempio Richiesta di chat (Con cronologia, con strumenti) di seguito. [Vedi i modelli con capacità di chiamata di strumenti](https://ollama. com/search? c=tool).

Output strutturati

Gli output strutturati sono supportati fornendo uno schema JSON nel parametro format. Il modello genererà una risposta che corrisponde allo schema. Vedi l'esempio Richiesta di chat (Output strutturati) di seguito.

Esempi

Richiesta di chat (Streaming)

Richiesta

Invia un messaggio di chat con una risposta in streaming.

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "why is the sky blue? "
    }
  ]
}'

Risposta

Viene restituito un flusso di oggetti JSON:

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2023-08-04T08:52:19. 385406455-07:00",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "The",
    "images": null
  },
  "done": false
}

Risposta finale:

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2023-08-04T19:22:45. 499127Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": ""
  },
  "done": true,
  "total_duration": 4883583458,
  "load_duration": 1334875,
  "prompt_eval_count": 26,
  "prompt_eval_duration": 342546000,
  "eval_count": 282,
  "eval_duration": 4535599000
}

Richiesta di chat (Streaming con strumenti)

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "what is the weather in tokyo? "
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the weather in a given city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {
              "type": "string",
              "description": "The city to get the weather for"
            }
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    }
  ],
  "stream": true
}'

Risposta

Viene restituito un flusso di oggetti JSON:

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2025-07-07T20:22:19. 184789Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "",
    "tool_calls": [
      {
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "arguments": {
            "city": "Tokyo"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "done": false
}

Risposta finale:

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2025-07-07T20:22:19. 19314Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": ""
  },
  "done_reason": "stop",
  "done": true,
  "total_duration": 182242375,
  "load_duration": 41295167,
  "prompt_eval_count": 169,
  "prompt_eval_duration": 24573166,
  "eval_count": 15,
  "eval_duration": 115959084
}

Richiesta di chat (Nessuno streaming)

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "why is the sky blue? "
    }
  ],
  "stream": false
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2023-12-12T14:13:43. 416799Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "Hello! How are you today? "
  },
  "done": true,
  "total_duration": 5191566416,
  "load_duration": 2154458,
  "prompt_eval_count": 26,
  "prompt_eval_duration": 383809000,
  "eval_count": 298,
  "eval_duration": 4799921000
}

Richiesta di chat (Nessuno streaming, con strumenti)

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "what is the weather in tokyo? "
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the weather in a given city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {
              "type": "string",
              "description": "The city to get the weather for"
            }
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    }
  ],
  "stream": false
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2025-07-07T20:32:53. 844124Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "",
    "tool_calls": [
      {
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "arguments": {
            "city": "Tokyo"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "done_reason": "stop",
  "done": true,
  "total_duration": 3244883583,
  "load_duration": 2969184542,
  "prompt_eval_count": 169,
  "prompt_eval_duration": 141656333,
  "eval_count": 18,
  "eval_duration": 133293625
}

Richiesta di chat (Output strutturati)

Richiesta

shell

curl -X POST http://localhost:11434/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "model": "llama3. 1",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Ollama is 22 years old and busy saving the world. Return a JSON object with the age and availability. "}],
  "stream": false,
  "format": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "available": {
        "type": "boolean"
      }
    },
    "required": [
      "age",
      "available"
    ]
  },
  "options": {
    "temperature": 0
  }
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3. 1",
  "created_at": "2024-12-06T00:46:58. 265747Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "{\"age\": 22, \"available\": false}"
  },
  "done_reason": "stop",
  "done": true,
  "total_duration": 2254970291,
  "load_duration": 574751416,
  "prompt_eval_count": 34,
  "prompt_eval_duration": 1502000000,
  "eval_count": 12,
  "eval_duration": 175000000
}

Richiesta di chat (Con cronologia)

Invia un messaggio di chat con una cronologia della conversazione. Puoi utilizzare lo stesso approccio per avviare la conversazione utilizzando prompting multi-shot o chain-of-thought.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "why is the sky blue? "
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "due to rayleigh scattering. "
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "how is that different than mie scattering? "
    }
  ]
}'

Risposta

Viene restituito un flusso di oggetti JSON:

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2023-08-04T08:52:19. 385406455-07:00",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "The"
  },
  "done": false
}

Risposta finale:

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2023-08-04T19:22:45. 499127Z",
  "done": true,
  "total_duration": 8113331500,
  "load_duration": 6396458,
  "prompt_eval_count": 61,
  "prompt_eval_duration": 398801000,
  "eval_count": 468,
  "eval_duration": 7701267000
}

Richiesta di chat (Con cronologia, con strumenti)

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "what is the weather in Toronto? "
    },
    // il messaggio del modello aggiunto alla cronologia
    {
      "role": "assistant",
      "content": "",
      "tool_calls": [
        {
          "function": {
            "name": "get_weather",
            "arguments": {
              "city": "Toronto"
            }
          }
        }
      ]
    },
    // il risultato della chiamata allo strumento aggiunto alla cronologia
    {
      "role": "tool",
      "content": "11 degrees celsius",
      "tool_name": "get_weather"
    }
  ],
  "stream": false,
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the weather in a given city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {
              "type": "string",
              "description": "The city to get the weather for"
            }
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    }
  ]
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2025-07-07T20:43:37. 688511Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "The current temperature in Toronto is 11°C. "
  },
  "done_reason": "stop",
  "done": true,
  "total_duration": 890771750,
  "load_duration": 707634750,
  "prompt_eval_count": 94,
  "prompt_eval_duration": 91703208,
  "eval_count": 11,
  "eval_duration": 90282125
}

Richiesta di chat (con immagini)

Richiesta

Invia un messaggio di chat con immagini. Le immagini devono essere fornite come array, con le singole immagini codificate in Base64.

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llava",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "what is in this image?"

",
      "images": ["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"]
    }
  ]
}'

Risposta

json

{
  "model": "llava",
  "created_at": "2023-12-13T22:42:50. 203334Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": " The image features a cute, little pig with an angry facial expression. It's wearing a heart on its shirt and is waving in the air. This scene appears to be part of a drawing or sketching project. ",
    "images": null
  },
  "done": true,
  "total_duration": 1668506709,
  "load_duration": 1986209,
  "prompt_eval_count": 26,
  "prompt_eval_duration": 359682000,
  "eval_count": 83,
  "eval_duration": 1303285000
}

Richiesta di chat (output riproducibili)

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello! "
    }
  ],
  "options": {
    "seed": 101,
    "temperature": 0
  }
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2023-12-12T14:13:43. 416799Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "Hello! How are you today? "
  },
  "done": true,
  "total_duration": 5191566416,
  "load_duration": 2154458,
  "prompt_eval_count": 26,
  "prompt_eval_duration": 383809000,
  "eval_count": 298,
  "eval_duration": 4799921000
}

Richiesta di chat (con strumenti)

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the weather today in Paris? "
    }
  ],
  "stream": false,
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "Get the current weather for a location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The location to get the weather for, e. g. San Francisco, CA"
            },
            "format": {
              "type": "string",
              "description": "The format to return the weather in, e. g. 'celsius' or 'fahrenheit'",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
            }
          },
          "required": ["location", "format"]
        }
      }
    }
  ]
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2024-07-22T20:33:28. 123648Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "",
    "tool_calls": [
      {
        "function": {
          "name": "get_current_weather",
          "arguments": {
            "format": "celsius",
            "location": "Paris, FR"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "done_reason": "stop",
  "done": true,
  "total_duration": 885095291,
  "load_duration": 3753500,
  "prompt_eval_count": 122,
  "prompt_eval_duration": 328493000,
  "eval_count": 33,
  "eval_duration": 552222000
}

Carica un modello

Se l'array dei messaggi è vuoto, il modello verrà caricato in memoria. ##### Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": []
}'

Risposta

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2024-09-12T21:17:29. 110811Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": ""
  },
  "done_reason": "load",
  "done": true
}

Scarica un modello

Se l'array dei messaggi è vuoto e il parametro keep_alive è impostato su 0, un modello verrà scaricato dalla memoria. ##### Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3. 2",
  "messages": [],
  "keep_alive": 0
}'

Risposta

Viene restituito un singolo oggetto JSON:

json

{
  "model": "llama3. 2",
  "created_at": "2024-09-12T21:33:17. 547535Z",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": ""
  },
  "done_reason": "unload",
  "done": true
}

Creare un modello

POST /api/create

Creare un modello da:

un altro modello;
una directory safetensors; o
un file GGUF.

Se si sta creando un modello da una directory safetensors o da un file GGUF, è necessario creare un blob per ciascuno dei file e poi utilizzare il nome del file e l'impronta SHA256 associata a ogni blob nel campo files.

Parametri

model: nome del modello da creare
from: (facoltativo) nome di un modello esistente da cui creare il nuovo modello
files: (facoltativo) un dizionario di nomi di file e impronte SHA256 di blob da cui creare il modello
adapters: (facoltativo) un dizionario di nomi di file e impronte SHA256 di blob per adattatori LORA
template: (facoltativo) il template di prompt per il modello
renderer: (facoltativo) il nome del renderer per il modello
parser: (facoltativo) il nome del parser per il modello
license: (facoltativo) una stringa o un elenco di stringhe contenente la licenza o le licenze per il modello
system: (facoltativo) una stringa contenente il prompt di sistema per il modello
parameters: (facoltativo) un dizionario di parametri per il modello (vedi Modelfile per un elenco di parametri)
messages: (facoltativo) un elenco di oggetti messaggio utilizzati per creare una conversazione
stream: (facoltativo) se false la risposta verrà restituita come un singolo oggetto di risposta, invece che come flusso di oggetti
quantize (facoltativo): quantizza un modello non quantizzato (ad es. float16)

Tipi di quantizzazione

Tipo	Consigliato
q4_K_M	*
q4_K_S
q8_0	*

Esempi

Creare un nuovo modello

Creare un nuovo modello a partire da un modello esistente.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/create -d '{
  "model": "mario",
  "from": "llama3.2",
  "system": "You are Mario from Super Mario Bros."
}'

Risposta

Viene restituito un flusso di oggetti JSON:

json

{"status":"reading model metadata"}
{"status":"creating system layer"}
{"status":"using already created layer sha256:22f7f8ef5f4c791c1b03d7eb414399294764d7cc82c7e94aa81a1feb80a983a2"}
{"status":"using already created layer sha256:8c17c2ebb0ea011be9981cc3922db8ca8fa61e828c5d3f44cb6ae342bf80460b"}
{"status":"using already created layer sha256:7c23fb36d80141c4ab8cdbb61ee4790102ebd2bf7aeff414453177d4f2110e5d"}
{"status":"using already created layer sha256:2e0493f67d0c8c9c68a8aeacdf6a38a2151cb3c4c1d42accf296e19810527988"}
{"status":"using already created layer sha256:2759286baa875dc22de5394b4a925701b1896a7e3f8e53275c36f75a877a82c9"}
{"status":"writing layer sha256:df30045fe90f0d750db82a058109cecd6d4de9c90a3d75b19c09e5f64580bb42"}
{"status":"writing layer sha256:f18a68eb09bf925bb1b669490407c1b1251c5db98dc4d3d81f3088498ea55690"}
{"status":"writing manifest"}
{"status":"success"}

Quantizzare un modello

Quantizza un modello non quantizzato.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/create -d '{
  "model": "llama3.2:quantized",
  "from": "llama3.2:3b-instruct-fp16",
  "quantize": "q4_K_M"
}'

Risposta

Viene restituito un flusso di oggetti JSON:

json

{"status":"quantizing F16 model to Q4_K_M","digest":"0","total":6433687776,"completed":12302}
{"status":"quantizing F16 model to Q4_K_M","digest":"0","total":6433687776,"completed":6433687552}
{"status":"verifying conversion"}
{"status":"creating new layer sha256:fb7f4f211b89c6c4928ff4ddb73db9f9c0cfca3e000c3e40d6cf27ddc6ca72eb"}
{"status":"using existing layer sha256:966de95ca8a62200913e3f8bfbf84c8494536f1b94b49166851e76644e966396"}
{"status":"using existing layer sha256:fcc5a6bec9daf9b561a68827b67ab6088e1dba9d1fa2a50d7bbcc8384e0a265d"}
{"status":"using existing layer sha256:a70ff7e570d97baaf4e62ac6e6ad9975e04caa6d900d3742d37698494479e0cd"}
{"status":"using existing layer sha256:56bb8bd477a519ffa694fc449c2413c6f0e1d3b1c88fa7e3c9d88d3ae49d4dcb"}
{"status":"writing manifest"}
{"status":"success"}

Creare un modello da GGUF

Creare un modello da un file GGUF. Il parametro files deve essere compilato con il nome del file e l'impronta SHA256 del file GGUF che si desidera utilizzare. Utilizzare /api/blobs/:digest per caricare il file GGUF sul server prima di chiamare questa API.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/create -d '{
  "model": "my-gguf-model",
  "files": {
    "test.gguf": "sha256:432f310a77f4650a88d0fd59ecdd7cebed8d684bafea53cbff0473542964f0c3"
  }
}'

Risposta

Viene restituito un flusso di oggetti JSON:

json

{"status":"parsing GGUF"}
{"status":"using existing layer sha256:432f310a77f4650a88d0fd59ecdd7cebed8d684bafea53cbff0473542964f0c3"}
{"status":"writing manifest"}
{"status":"success"}

Creare un modello da una directory Safetensors

Il parametro files deve includere un dizionario di file per il modello safetensors che contiene i nomi dei file e l'impronta SHA256 di ciascun file. Utilizzare /api/blobs/:digest per caricare prima ciascuno dei file sul server prima di chiamare questa API. I file rimarranno nella cache fino al riavvio del server Ollama.

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/create -d '{
  "model": "fred",
  "files": {
    "config.json": "sha256:dd3443e529fb2290423a0c65c2d633e67b419d273f170259e27297219828e389",
    "generation_config.json": "sha256:88effbb63300dbbc7390143fbbdd9d9fa50587b37e8bfd16c8c90d4970a74a36",
    "special_tokens_map.json": "sha256:b7455f0e8f00539108837bfa586c4fbf424e31f8717819a6798be74bef813d05",
    "tokenizer.json": "sha256:bbc1904d35169c542dffbe1f7589a5994ec7426d9e5b609d07bab876f32e97ab",
    "tokenizer_config.json": "sha256:24e8a6dc2547164b7002e3125f10b415105644fcf02bf9ad8b674c87b1eaaed6",
    "model.safetensors": "sha256:1ff795ff6a07e6a68085d206fb84417da2f083f68391c2843cd2b8ac6df8538f"
  }
}'

Risposta

Viene restituito un flusso di oggetti JSON:

shell

{"status":"converting model"}
{"status":"creating new layer sha256:05ca5b813af4a53d2c2922933936e398958855c44ee534858fcfd830940618b6"}
{"status":"using autodetected template llama3-instruct"}
{"status":"using existing layer sha256:56bb8bd477a519ffa694fc449c2413c6f0e1d3b1c88fa7e3c9d88d3ae49d4dcb"}
{"status":"writing manifest"}
{"status":"success"}

Verifica se un Blob esiste

shell

HEAD /api/blobs/:digest

Verifica che il blob di file (Binary Large Object) utilizzato per creare un modello esista sul server. Questa operazione controlla il tuo server Ollama e non ollama.com.

Parametri di query

digest: il digest SHA256 del blob

Esempi

Richiesta

shell

curl -I http://localhost:11434/api/blobs/sha256:29fdb92e57cf0827ded04ae6461b5931d01fa595843f55d36f5b275a52087dd2

Risposta

Restituisce 200 OK se il blob esiste, 404 Not Found se non esiste.

Carica un Blob

POST /api/blobs/:digest

Carica un file sul server Ollama per creare un "blob" (Binary Large Object).

Parametri di query

digest: il digest SHA256 previsto del file

Esempi

Richiesta

shell

curl -T model.gguf -X POST http://localhost:11434/api/blobs/sha256:29fdb92e57cf0827ded04ae6461b5931d01fa595843f55d36f5b275a52087dd2

Risposta

Restituisce 201 Created se il blob è stato creato correttamente, 400 Bad Request se il digest utilizzato non è quello previsto.

Elenca modelli locali

GET /api/tags

Elenca i modelli disponibili localmente.

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/tags

Risposta

Verrà restituito un singolo oggetto JSON.

json

{
  "models": [
    {
      "name": "deepseek-r1:latest",
      "model": "deepseek-r1:latest",
      "modified_at": "2025-05-10T08:06:48.639712648-07:00",
      "size": 4683075271,
      "digest": "0a8c266910232fd3291e71e5ba1e058cc5af9d411192cf88b6d30e92b6e73163",
      "details": {
        "parent_model": "",
        "format": "gguf",
        "family": "qwen2",
        "families": ["qwen2"],
        "parameter_size": "7.6B",
        "quantization_level": "Q4_K_M"
      }
    },
    {
      "name": "llama3.2:latest",
      "model": "llama3.2:latest",
      "modified_at": "2025-05-04T17:37:44.706015396-07:00",
      "size": 2019393189,
      "digest": "a80c4f17acd55265feec403c7aef86be0c25983ab279d83f3bcd3abbcb5b8b72",
      "details": {
        "parent_model": "",
        "format": "gguf",
        "family": "llama",
        "families": ["llama"],
        "parameter_size": "3.2B",
        "quantization_level": "Q4_K_M"
      }
    }
  ]
}

Mostra informazioni sul modello

POST /api/show

Mostra informazioni su un modello, inclusi dettagli, modelfile, template, parametri, licenza, prompt di sistema.

Parametri

model: nome del modello da visualizzare
verbose: (opzionale) se impostato su true, restituisce i dati completi per i campi di risposta dettagliati

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/show -d '{
  "model": "llava"
}'

Risposta

json5

{
  modelfile: '# Modelfile generated by "ollama show"\n# To build a new Modelfile based on this one, replace the FROM line with:\n# FROM llava:latest\n\nFROM /Users/matt/.ollama/models/blobs/sha256:200765e1283640ffbd013184bf496e261032fa75b99498a9613be4e94d63ad52\nTEMPLATE """{{ .System }}\nUSER: {{ .Prompt }}\nASSISTANT: """\nPARAMETER num_ctx 4096\nPARAMETER stop "\u003c/s\u003e"\nPARAMETER stop "USER:"\nPARAMETER stop "ASSISTANT:"',
  parameters: 'num_keep                       24\nstop                           "<|start_header_id|>"\nstop                           "<|end_header_id|>"\nstop                           "<|eot_id|>"',
  template: "{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n{{ .Response }}<|eot_id|>",
  details: {
    parent_model: "",
    format: "gguf",
    family: "llama",
    families: ["llama"],
    parameter_size: "8.0B",
    quantization_level: "Q4_0",
  },
  model_info: {
    "general.architecture": "llama",
    "general.file_type": 2,
    "general.parameter_count": 8030261248,
    "general.quantization_version": 2,
    "llama.attention.head_count": 32,
    "llama.attention.head_count_kv": 8,
    "llama.attention.layer_norm_rms_epsilon": 0.00001,
    "llama.block_count": 32,
    "llama.context_length": 8192,
    "llama.embedding_length": 4096,
    "llama.feed_forward_length": 14336,
    "llama.rope.dimension_count": 128,
    "llama.rope.freq_base": 500000,
    "llama.vocab_size": 128256,
    "tokenizer.ggml.bos_token_id": 128000,
    "tokenizer.ggml.eos_token_id": 128009,
    "tokenizer.ggml.merges": [], // populates if `verbose=true`
    "tokenizer.ggml.model": "gpt2",
    "tokenizer.ggml.pre": "llama-bpe",
    "tokenizer.ggml.token_type": [], // populates if `verbose=true`
    "tokenizer.ggml.tokens": [], // populates if `verbose=true`
  },
  capabilities: ["completion", "vision"],
}

Copia un modello

POST /api/copy

Copia un modello. Crea un modello con un nome diverso a partire da un modello esistente.

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/copy -d '{
  "source": "llama3.2",
  "destination": "llama3-backup"
}'

Risposta

Restituisce 200 OK se l'operazione ha esito positivo, o 404 Not Found se il modello di origine non esiste.

Elimina un modello

DELETE /api/delete

Elimina un modello e i suoi dati.

Parametri

model: nome del modello da eliminare

Esempi

Richiesta

shell

curl -X DELETE http://localhost:11434/api/delete -d '{
  "model": "llama3:13b"
}'

Risposta

Restituisce 200 OK se l'operazione ha esito positivo, 404 Not Found se il modello da eliminare non esiste.

Scarica un modello

POST /api/pull

Scarica un modello dalla libreria ollama. I download annullati vengono ripresi dal punto in cui erano stati interrotti e le chiamate multiple condivideranno lo stesso progresso di download.

Parametri

model: nome del modello da scaricare
insecure: (opzionale) consente connessioni non sicure alla libreria. Utilizzare solo se si sta scaricando dalla propria libreria durante lo sviluppo.
stream: (opzionale) se impostato su false, la risposta verrà restituita come un singolo oggetto di risposta, invece di un flusso di oggetti

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/pull -d '{
  "model": "llama3.2"
}'

Risposta

Se stream non è specificato o impostato su true, viene restituito un flusso di oggetti JSON:

Il primo oggetto è il manifesto:

json

{
  "status": "pulling manifest"
}

Successivamente viene restituita una serie di risposte di download. Finché il download non è completato, la chiave completed potrebbe non essere inclusa. Il numero di file da scaricare dipende dal numero di layer specificati nel manifesto.

json

{
  "status": "pulling digestname",
  "digest": "digestname",
  "total": 2142590208,
  "completed": 241970
}

Dopo che tutti i file sono stati scaricati, le risposte finali sono:

json

{
    "status": "verifying sha256 digest"
}
{
    "status": "writing manifest"
}
{
    "status": "removing any unused layers"
}
{
    "status": "success"
}

se stream è impostato su false, la risposta è un singolo oggetto JSON:

json

{
  "status": "success"
}

Carica un modello

POST /api/push

Carica un modello in una libreria di modelli. È necessario registrarsi su ollama.ai e aggiungere prima una chiave pubblica.

Parametri

model: nome del modello da caricare nella forma <namespace>/<model>:<tag>
insecure: (opzionale) consente connessioni non sicure alla libreria. Utilizzare solo se si sta caricando sulla propria libreria durante lo sviluppo.
stream: (opzionale) se impostato su false, la risposta verrà restituita come un singolo oggetto di risposta, invece di un flusso di oggetti

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/push -d '{
  "model": "mattw/pygmalion:latest"
}'

Risposta

Se stream non è specificato o impostato su true, viene restituito un flusso di oggetti JSON:

json

{ "status": "retrieving manifest" }

e poi:

json

{
  "status": "starting upload",
  "digest": "sha256:bc07c81de745696fdf5afca05e065818a8149fb0c77266fb584d9b2cba3711ab",
  "total": 1928429856
}

Successivamente viene restituita una serie di risposte di caricamento:

json

{
  "status": "starting upload",
  "digest": "sha256:bc07c81de745696fdf5afca05e065818a8149fb0c77266fb584d9b2cba3711ab",
  "total": 1928429856
}

Infine, quando il caricamento è completato:

json

{"status":"pushing manifest"}
{"status":"success"}

Se stream è impostato su false, la risposta è un singolo oggetto JSON:

json

{ "status": "success" }

Genera Embedding

POST /api/embed

Genera embedding da un modello

Parametri

model: nome del modello da cui generare gli embedding
input: testo o lista di testi per cui generare gli embedding

Parametri avanzati:

truncate: tronca la fine di ogni input per adattarlo alla lunghezza del contesto. Restituisce un errore se impostato su false e la lunghezza del contesto viene superata. Il valore predefinito è true
options: parametri aggiuntivi del modello elencati nella documentazione del Modelfile come temperature
keep_alive: controlla per quanto tempo il modello rimarrà caricato in memoria dopo la richiesta (predefinito: 5m)
dimensions: numero di dimensioni per l'embedding

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "all-minilm",
  "input": "Why is the sky blue?"
}'

Risposta

json

{
  "model": "all-minilm",
  "embeddings": [
    [
      0.010071029, -0.0017594862, 0.05007221, 0.04692972, 0.054916814,
      0.008599704, 0.105441414, -0.025878139, 0.12958129, 0.031952348
    ]
  ],
  "total_duration": 14143917,
  "load_duration": 1019500,
  "prompt_eval_count": 8
}

Richiesta (input multiplo)

shell

curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "all-minilm",
  "input": ["Why is the sky blue?", "Why is the grass green?"]
}'

Risposta

json

{
  "model": "all-minilm",
  "embeddings": [
    [
      0.010071029, -0.0017594862, 0.05007221, 0.04692972, 0.054916814,
      0.008599704, 0.105441414, -0.025878139, 0.12958129, 0.031952348
    ],
    [
      -0.0098027075, 0.06042469, 0.025257962, -0.006364387, 0.07272725,
      0.017194884, 0.09032035, -0.051705178, 0.09951512, 0.09072481
    ]
  ]
}

Elenca modelli in esecuzione

GET /api/ps

Elenca i modelli attualmente caricati in memoria.

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/ps

Risposta

Verrà restituito un singolo oggetto JSON.

json

{
  "models": [
    {
      "name": "mistral:latest",
      "model": "mistral:latest",
      "size": 5137025024,
      "digest": "2ae6f6dd7a3dd734790bbbf58b8909a606e0e7e97e94b7604e0aa7ae4490e6d8",
      "details": {
        "parent_model": "",
        "format": "gguf",
        "family": "llama",
        "families": ["llama"],
        "parameter_size": "7.2B",
        "quantization_level": "Q4_0"
      },
      "expires_at": "2024-06-04T14:38:31.83753-07:00",
      "size_vram": 5137025024
    }
  ]
}

Genera Embedding

Nota: questo endpoint è stato sostituito da /api/embed

POST /api/embeddings

Genera embedding da un modello

Parametri

model: nome del modello da cui generare gli embedding
prompt: testo per cui generare gli embedding

Parametri avanzati:

options: parametri aggiuntivi del modello elencati nella documentazione del Modelfile come temperature
keep_alive: controlla per quanto tempo il modello rimarrà caricato in memoria dopo la richiesta (predefinito: 5m)

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{
  "model": "all-minilm",
  "prompt": "Here is an article about llamas..."
}'

Risposta

json

{
  "embedding": [
    0.5670403838157654, 0.009260174818336964, 0.23178744316101074,
    -0.2916173040866852, -0.8924556970596313, 0.8785552978515625,
    -0.34576427936553955, 0.5742510557174683, -0.04222835972905159,
    -0.137906014919281
  ]
}

Versione

GET /api/version

Recupera la versione di Ollama

Esempi

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/version

Risposta

json

{
  "version": "0.5.1"
}

Funzionalità sperimentali

Generazione di immagini (sperimentale)

WARNING

La generazione di immagini è sperimentale e potrebbe cambiare nelle versioni future.

La generazione di immagini è ora supportata tramite l'endpoint standard /api/generate quando si utilizzano modelli di generazione di immagini. L'API rileva automaticamente quando viene utilizzato un modello di generazione di immagini.

Vedi la sezione Generate a completion per la documentazione completa dell'API. I parametri sperimentali per la generazione di immagini (width, height, steps) sono documentati lì.

Esempio

Richiesta

shell

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "x/z-image-turbo",
  "prompt": "a sunset over mountains",
  "width": 1024,
  "height": 768
}'

Risposta (in streaming)

Aggiornamenti di progresso durante la generazione:

json

{
  "model": "x/z-image-turbo",
  "created_at": "2024-01-15T10:30:00.000000Z",
  "completed": 5,
  "total": 20,
  "done": false
}

Risposta finale

json

{
  "model": "x/z-image-turbo",
  "created_at": "2024-01-15T10:30:15.000000Z",
  "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUg...",
  "done": true,
  "done_reason": "stop",
  "total_duration": 15000000000,
  "load_duration": 2000000000
}

API ​

Endpoints ​

Convenzioni ​

Nomi dei modelli ​

Durate ​

Risposte in streaming ​

Genera un completamento ​

Parametri ​

Output strutturati ​

Modalità JSON ​

Esempi ​

Richiesta di generazione (in streaming) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta (nessuno streaming) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta (con suffisso) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta (output strutturati) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta (modalità JSON) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta (con immagini) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta (modalità raw) ​

Richiesta ​

Richiesta (output riproducibili) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di generazione (con opzioni) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Carica un modello ​

Richiesta ​

Risposta ​

Scarica un modello ​

Richiesta ​

Risposta ​

Genera un completamento di chat ​

Parametri ​

Chiamata di strumenti ​

Output strutturati ​

Esempi ​

Richiesta di chat (Streaming) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (Streaming con strumenti) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (Nessuno streaming) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (Nessuno streaming, con strumenti) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (Output strutturati) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (Con cronologia) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (Con cronologia, con strumenti) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (con immagini) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (output riproducibili) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Richiesta di chat (con strumenti) ​

Richiesta ​

Risposta ​

Carica un modello ​

Risposta ​

API

Endpoints

Convenzioni

Nomi dei modelli

Durate

Risposte in streaming

Genera un completamento

Parametri

Output strutturati

Modalità JSON

Esempi

Richiesta di generazione (in streaming)

Richiesta

Risposta

Richiesta (nessuno streaming)

Richiesta

Risposta

Richiesta (con suffisso)

Richiesta

Risposta

Richiesta (output strutturati)

Richiesta

Risposta

Richiesta (modalità JSON)

Richiesta

Risposta

Richiesta (con immagini)

Richiesta

Risposta

Richiesta (modalità raw)

Richiesta

Richiesta (output riproducibili)

Richiesta

Risposta

Richiesta di generazione (con opzioni)

Richiesta

Risposta

Carica un modello

Richiesta

Risposta

Scarica un modello

Richiesta

Risposta

Genera un completamento di chat

Parametri

Chiamata di strumenti

Output strutturati

Esempi

Richiesta di chat (Streaming)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (Streaming con strumenti)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (Nessuno streaming)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (Nessuno streaming, con strumenti)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (Output strutturati)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (Con cronologia)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (Con cronologia, con strumenti)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (con immagini)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (output riproducibili)

Richiesta

Risposta

Richiesta di chat (con strumenti)

Richiesta

Risposta

Carica un modello

Risposta