Ollama 提供了基于 HTTP 的 API，允许开发者通过编程方式与模型进行交互。

本文将详细介绍 Ollama API 的详细使用方法，包括请求格式、响应格式以及示例代码。

1. 启动 Ollama 服务
在使用 API 之前，需要确保 Ollama 服务正在运行。可以通过以下命令启动服务：

ollama serve
默认情况下，服务会运行在 http://localhost:11434。

2. API 端点
Ollama 提供了以下主要 API 端点：

生成文本（Generate Text）
端点：POST /api/generate

功能：向模型发送提示词（prompt），并获取生成的文本。

请求格式：

{
“model”: ““, // 模型名称
“prompt”: ““, // 输入的提示词
“stream”: false, // 是否启用流式响应（默认 false）
“options”: { // 可选参数
“temperature”: 0.7, // 温度参数
“max_tokens”: 100 // 最大 token 数
}
}
响应格式：

{
“response”: ““, // 生成的文本
“done”: true // 是否完成
}
聊天（Chat）
端点：POST /api/chat

功能：支持多轮对话，模型会记住上下文。

请求格式：

{
“model”: ““, // 模型名称
“messages”: [ // 消息列表
{
“role”: “user”, // 用户角色
“content”: “” // 用户输入
}
],
“stream”: false, // 是否启用流式响应
“options”: { // 可选参数
“temperature”: 0.7,
“max_tokens”: 100
}
}
响应格式：

{
“message”: {
“role”: “assistant”, // 助手角色
“content”: “” // 生成的文本
},
“done”: true
}
列出本地模型（List Models）
端点：GET /api/tags

功能：列出本地已下载的模型。

响应格式：

{
“models”: [
{
“name”: ““, // 模型名称
“size”: ““, // 模型大小
“modified_at”: “” // 修改时间
}
]
}
拉取模型（Pull Model）
端点：POST /api/pull

功能：从模型库中拉取模型。

请求格式：

{
“name”: “” // 模型名称
}
响应格式：

{
“status”: “downloading”, // 下载状态
“digest”: “” // 模型摘要
}
3. 使用示例
生成文本
使用 curl 发送请求：

实例
curl http://localhost:11434/api/generate -d ‘{
“model”: “deepseek-coder”,
“prompt”: “你好，你能帮我写一段代码吗？”,
“stream”: false
}’
多轮对话
使用 curl 发送请求：

实例
curl http://localhost:11434/api/chat -d ‘{
“model”: “deepseek-coder”,
“messages”: [
{
“role”: “user”,
“content”: “你好，你能帮我写一段 Python 代码吗？”
}
],
“stream”: false
}’
列出本地模型
使用 curl 发送请求：

curl http://localhost:11434/api/tags
拉取模型
使用 curl 发送请求：

实例
curl http://localhost:11434/api/pull -d ‘{
“name”: “deepseek-coder”
}’
4. 流式响应
Ollama 支持流式响应（streaming response），适用于实时生成文本的场景。

启用流式响应
在请求中设置 “stream”: true，API 会逐行返回生成的文本。

实例
curl http://localhost:11434/api/generate -d ‘{
“model”: “deepseek-coder”,
“prompt”: “你好，你能帮我写一段代码吗？”,
“stream”: true
}’
响应格式
每行返回一个 JSON 对象：

实例
{
“response”: ““, // 部分生成的文本
“done”: false // 是否完成
}
5. 编程语言示例
Python 使用 requests 库与 Ollama API 交互：

实例
import requests

# 生成文本
response = requests.post(
“http://localhost:11434/api/generate”,
json={
“model”: “deepseek-coder”,
“prompt”: “你好，你能帮我写一段代码吗？”,
“stream”: False
}
)
print(response.json())
多轮对话:

实例
response = requests.post(
“http://localhost:11434/api/chat”,
json={
“model”: “deepseek-coder”,
“messages”: [
{
“role”: “user”,
“content”: “你好，你能帮我写一段 Python 代码吗？”
}
],
“stream”: False
}
)
print(response.json())
JavaScript 使用 fetch API 与 Ollama 交互：

实例
// 生成文本
fetch(“http://localhost:11434/api/generate”, {
method: “POST”,
headers: { “Content-Type”: “application/json” },
body: JSON.stringify({
model: “deepseek-coder”,
prompt: “你好，你能帮我写一段代码吗？”,
stream: false
})
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data));
多轮对话:

实例
fetch(“http://localhost:11434/api/chat”, {
method: “POST”,
headers: { “Content-Type”: “application/json” },
body: JSON.stringify({
model: “deepseek-coder”,
messages: [
{
role: “user”,
content: “你好，你能帮我写一段 Python 代码吗？”
}
],
stream: false
})
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data));