{"id":4288,"date":"2026-01-09T18:45:49","date_gmt":"2026-01-09T15:45:49","guid":{"rendered":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/2026\/01\/09\/ollama-call\/"},"modified":"2026-01-09T18:58:33","modified_gmt":"2026-01-09T15:58:33","slug":"ollama-call","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/de\/2026\/01\/09\/ollama-call\/","title":{"rendered":"Ollama-Anruf"},"content":{"rendered":"<p>Wenn Sie <strong>Ollama<\/strong> verwenden und nicht jedes Mal Ihren eigenen API-Wrapper schreiben m\u00f6chten,<br \/>\nDas Projekt <strong>ollama_call<\/strong> vereinfacht die Arbeit erheblich.<\/p>\n<p>Dies ist eine kleine Python-Bibliothek, die es Ihnen erm\u00f6glicht, mit einer Funktion eine Anfrage an ein lokales LLM zu senden<br \/>\nund erhalten sofort eine Antwort, auch im JSON-Format.<\/p>\n<h3>Installation<\/h3>\n<div class=\"hcb_wrap\">\n<pre class=\"prism line-numbers lang-unknown\" data-lang=\"unknown\"><code>pip install ollama-call\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<h3>Warum wird es ben\u00f6tigt<\/h3>\n<ul>\n<li>Minimalcode f\u00fcr die Arbeit mit dem Modell;<\/li>\n<li>Strukturierte JSON-Antwort zur weiteren Verarbeitung;<\/li>\n<li>praktisch f\u00fcr schnelle Prototypen und MVPs;<\/li>\n<li>unterst\u00fctzt bei Bedarf die Streaming-Ausgabe.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Beispiel verwenden<\/h3>\n<div class=\"hcb_wrap\">\n<pre class=\"prism line-numbers lang-unknown\" data-lang=\"unknown\"><code>from ollama_call import ollama_call\n\nresponse = ollama_call(\n    user_prompt=\"Hello, how are you?\",\n    format=\"json\",\n    model=\"gemma3:12b\"\n)\n\nprint(response)\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<h3>Wenn es besonders n\u00fctzlich ist<\/h3>\n<ul>\n<li>Sie schreiben Skripte oder Dienste auf Basis von Ollama;<\/li>\n<li>ben\u00f6tigen ein vorhersehbares Antwortformat;<\/li>\n<li>Es besteht kein Wunsch, schwere Frameworks zu verbinden.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Gesamt<\/h3>\n<p>ollama_call ist ein leichter und \u00fcbersichtlicher Wrapper f\u00fcr die Arbeit mit Ollama aus Python.<br \/>\nEine gute Wahl, wenn Einfachheit und schnelle Ergebnisse wichtig sind.<\/p>\n<p>GitHub<br \/>\n<a href=\"https:\/\/github.com\/demensdeum\/ollama_call\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">https:\/\/github.com\/demensdeum\/ollama_call<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn Sie Ollama verwenden und nicht jedes Mal Ihren eigenen API-Wrapper schreiben m\u00f6chten, Das Projekt ollama_call vereinfacht die Arbeit erheblich. Dies ist eine kleine Python-Bibliothek, die es Ihnen erm\u00f6glicht, mit einer Funktion eine Anfrage an ein lokales LLM zu senden und erhalten sofort eine Antwort, auch im JSON-Format. 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