Ollama API: как пользоваться локально и в cloud - Artem Denisov | Gen AI, vibecode, no-code automation & Design

Ollama API — это HTTP-интерфейс, через который вы вызываете модели Ollama локально или в cloud: чат, генерация, совместимость с OpenAI/Anthropic-клиентами. Локальный base URL по умолчанию — http://localhost:11434/api; cloud — https://ollama.com/api. Канон: docs.ollama.com/api. Соседний обзор GUI/CLI — Ollama и LM Studio, deep-dive GUI — LM Studio. Фокус-ключ: ollama api.

Соседи: Cursor AI, n8n / ИИ-автоматизация, нейросети бесплатно с нуля.

Локальный API vs cloud: таблица

Критерий	Local Ollama	Ollama cloud API
Base URL (Ollama API)	`http://localhost:11434/api`	`https://ollama.com/api`
OpenAI-compatible	`http://localhost:11434/v1`	`https://ollama.com/v1`
Anthropic client base	`http://localhost:11434`	`https://ollama.com`
Authorization	не нужен	`Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY`
Модели	скачанные на диск (`ollama pull`)	cloud-модели по ключу
Создание/удаление моделей	только local server	не этот сценарий

Источник: docs.ollama.com/api (Introduction, Base URLs, Ollama API example). Сверка 2026-09-29. Тарифы cloud в ₽ не фиксируем.

Первый вызов /api/chat

Минимальный сценарий из официальной доки: POST на /api/chat, JSON с model и messages, ответ читать из message.content.

# Cloud (нужен ключ):
curl https://ollama.com/api/chat \
  -H "Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma4:31b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}],
    "stream": false
  }'

# Local (ключ не нужен, модель уже скачана):
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama3.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}],
    "stream": false
  }'

Имена моделей в примере cloud берите из актуальной библиотеки Ollama; для local сначала ollama pull / ollama run. Официальные SDK: Python и JavaScript на docs.ollama.com.

Когда брать OpenAI-compatible /v1

Уже есть код под OpenAI SDK — меняете base URL на .../v1 и модель Ollama.
Нужен Anthropic-клиент — base URL без суффикса /api; клиент сам дописывает /v1/messages.
Пишете с нуля под Ollama — удобнее нативный /api/chat.

Создание и удаление моделей требует локальный сервер Ollama. Cloud-запросы без ключа не пройдут; local — наоборот, ключ не нужен.

Типичные ошибки

Стучаться в localhost:11434, когда Ollama не запущен — сначала приложение/сервис.
Слать Bearer-ключ на local и ждать «магии» — локально авторизация не требуется.
Путать этот deep-dive с обзором «Ollama vs LM Studio» (focus там — ollama) — здесь только API-маршрут.
Выдумывать рублевые тарифы cloud API — смотрите кабинет ollama.com.

FAQ: Ollama API

Что такое Ollama API?

Ollama API — HTTP API для вызова моделей Ollama. Локально это обычно http://localhost:11434/api, в cloud — https://ollama.com/api. Есть также OpenAI-compatible /v1. Канон: docs.ollama.com/api.

Нужен ли API-ключ для локального Ollama?

Нет. Для запросов к локальному серверу ключ не нужен. Ключ (OLLAMA_API_KEY) требуется для прямых cloud-запросов к ollama.com/api.

Какой endpoint использовать для чата?

Базовый пример доки — POST /api/chat с полями model и messages. Ответ читайте из message.content. Для stream=false получаете один JSON; stream=true — поток чанков.

Чем /api отличается от /v1?

/api — нативный Ollama API. /v1 — слой совместимости с OpenAI-клиентами (и отдельно base для Anthropic-клиента). Выбирайте слой под уже написанный SDK.

Можно ли создать модель через cloud API?

По доке Ollama создание и удаление моделей требует локальный сервер. Cloud-сценарий — вызов готовых cloud-моделей по ключу.

С чего начать новичку?

Поставьте Ollama, скачайте маленькую instruct-модель, дерните localhost:11434/api/chat без ключа. Когда понадобится cloud — добавьте OLLAMA_API_KEY и base https://ollama.com/api.

Вывод

Ollama API — один контракт на два мира: local без ключа и cloud с Bearer. Старт: /api/chat на localhost, маленькая модель, один тест. Когда нужна система обучения под ваши интеграции — форматы на странице обучения.

Артём Денисов — эксперт Нетологии и автор курса Яндекс Практикума по промпт-инжинирингу. Сверяет Ollama API с docs.ollama.com/api и соседними маршрутами LM Studio.

Хотите нейросети под свои задачи, а не «для всех»?

Когда базовых гайдов уже мало, помогает разбор под вашу работу. Наставничество, курсы и подписка Артёма Денисова — все форматы на странице обучения. Тех-pillar — ИИ-автоматизация / n8n.