Ollama in eigenen Programmen nutzen – die API

Was bedeutet „API“?

API steht für Application Programming Interface – also eine Schnittstelle, über die Programme miteinander kommunizieren können.
Ollama stellt eine solche Schnittstelle bereit: darüber kann jedes beliebige Programm (egal ob in Python, C#, JavaScript usw.) Texte an ein Modell schicken und die Antwort zurückerhalten.

Das bedeutet:

• Du bist nicht mehr auf das Ollama-Fenster der Ollama App (Client) angewiesen, sondern arbeitest direkt mit dem Ollama Server.

• Du kannst KI-Fähigkeiten direkt in eigene Apps einbauen: ein Lernprogramm, ein persönliches Notiz-Tool oder sogar eine komplette Webseite.

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Wie funktioniert das technisch?

• Nach der Installation läuft Ollama im Hintergrund als lokaler Server.

• Standardmäßig hört/sendet dieser Server auf dieser Adresse: http://localhost:11434
  

• Dein Programm schickt via API eine Anfrage an diesen Server (z. B. „Schreibe eine kurze Begrüßung auf Spanisch“) und erhält die Antwort als Text zurück.

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Beispiel: Eine erste Anfrage mit curl

Um zu sehen, wie das aussieht, kannst du in PowerShell folgendes ausprobieren:

• model → sagt, welches Modell benutzt wird.

• prompt → ist deine Eingabe.

Die Antwort kommt im Format JSON zurück, also im heute üblichen Format für strukturierte Daten:

{
"model":"gemma3:1b",
"created_at":"2025-09-23T19:27:34.0622933Z",
"response":"Hallo! 👋\n\nWie geht's dir? 😊\n\n(Hallo! 👋)\n\nIch bin ein großes Sprachmodell, und ich freue mich, mit dir zu sprechen. 😊\n\nWas möchtest du denn wissen oder worüber möchtest du reden?\n",
"done":true,
"done_reason":
"stop",
"context"
...}

So wie oben sieht eine vollständige Antwort ohne Streaming aus

• Das Feld "response" enthält die eigentliche Textausgabe des Modells.

• "done": true zeigt, dass die Antwort vollständig ist.

• Die restlichen Felder (context, eval_count, durations …) sind technische Details – die man für den Einstieg ignorieren kann.

• Man muss im Programm den Wert von "response" herausfiltern. Alles andere ist Zusatzinfo.

 

Was ist curl?

curl ist ein kleines, aber sehr mächtiges Programm, mit dem man Anfragen übers Internet (oder auch lokal) verschicken kann.

• Name kommt von client for URL.

• Man gibt eine Internetadresse (oder eine lokale Adresse wie http://localhost:11434) an und curl holt oder sendet Daten dorthin.

Mit curl kann man zum Beispiel:

• Webseiten abrufen (so wie ein Browser, aber ohne Fenster).

• Dateien herunterladen.

• Daten im JSON-Format (also strukturierter Text) an einen Server schicken und die Antwort bekommen.

Warum können wir curl für Ollama nutzen?

Ollama läuft nach der Installation als lokaler Server auf dem eigenen PC.

• Adresse: http://localhost:11434

• Über diese Adresse kommuniziert Ollama (Befehle/Antworten).

Damit wir Ollama also nicht nur über die App/PowerShell chatten, sondern systematisch ansprechen können, können wir curl als „Universalfernbedienung“ einsetzen.

Das gelingt natürlich auch mit anderen Programmiersprachen. Nachfolgend findet sich ein Beispiel mit einer Konsole in C#:

using System;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Text.Json;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
  static async Task Main()
    {
    // URL des lokalen Ollama-Servers
    string url = "http://localhost:11434/api/generate";

    // Anfrage-Daten (JSON) – entspricht dem curl-Beispiel
    var payload = new
        {
      model = "gemma3:1b",
      prompt = "Sag hallo auf Deutsch",
      stream = false
    };

    // JSON in String umwandeln
    string json = JsonSerializer.Serialize(payload);

    using var client = new HttpClient();
    var content = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json");

    try
        {
      HttpResponseMessage response = await client.PostAsync(url, content);
      string result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

      Console.WriteLine("Antwort (roh):");
      Console.WriteLine(result);

      // Nur den "response"-Text herausfiltern
      using var doc = JsonDocument.Parse(result);
      string answer = doc.RootElement.GetProperty("response").GetString();

      Console.WriteLine("\nNur die KI-Antwort:");
      Console.WriteLine(answer);
         }
    catch (Exception ex)
        {
      Console.WriteLine("Fehler: " + ex.Message);
        }
    }
}

Was passiert hier?

1. Wir bauen ein JSON-Objekt mit model, prompt, stream.

2. Wir schicken es per HTTP POST an http://localhost:11434/api/generate.

3. Wir bekommen ein JSON zurück (wie bei dem Beispiel mit curl).

4. Mit System.Text.Json filtern wir das Feld "response" heraus – das ist der eigentliche Antworttext des Modells.