البدء السريع لواجهة برمجة التطبيقات لـ Dolphin ia

عنوان URL الأساسي والمصادقة

يعيش الـ API الخاص بنا عند HTTPS://api.dolphinia.cc/v1 ويتطلب مفتاح API بسيطاً لكل طلب. تحصل على هذا المفتاح فوراً بعد التسجيل باستخدام Google أو البريد الإلكتروني في لوحة التحكم، وهو لا ينتهي صلاحيته. على عكس وكلاء التجميع الذين يخفون التكاليف وراء الاشتراكات، نحن نفرض الرسوم فقط على الرموز المميزة التي تستهلكها فعلياً. احفظ مفتاحك بأمان في متغيرات البيئة، حيث يمكن لأي شخص يمتلك المفتاح إنفاق رصيدك المدفوع مسبقاً. تفرض الخدمة حداً صارماً لـ 300 طلب في الدقيقة لكل مفتاح للحفاظ على الاستقرار لجميع المستخدمين.

إرسال طلب إكمال الدردشة

أرسل استدعاءك الأول باستخدام نقطة نهاية إكمال المحادثة القياسية مع مُعرّف النموذج "uncensored". يرسل هذا الطلب مطالبتك إلى خادمنا ويُرجع استجابة نصية بدون الرفضات النموذجية الموجودة في النماذج الأخرى. يمكنك إرسال ما يصل إلى 8 ميجابايت من البيانات في جسم طلب واحد، وهو كافٍ لمعظم حالات الاستخدام القياسية. إذا تجاوزت حد معدل الطلب، يُرجع الخادم خطأ 429 يشير إلى أنك بحاجة إلى التراجع لفترة وجيزة. تحقق دائمًا من أن استجابتك تتضمن كائن رسالة صالح قبل معالجة المزيد.

استجابات البث واستهلاك الرموز

فعّل التدفق عن طريق تعيين معلمة stream إلى true، مما يسلم الرموز أثناء توليدها عبر أحداث مُرسلة من الخادم. يقلل هذا الأسلوب من زمن الاستجابة المُدرَك بشكل كبير، خاصة عند توليد إطالات تصل إلى الحد الأقصى البالغ 16,000 رمز لكل طلب. يحتوي الجزء الأخير في التدفق على إحصائيات استخدام الرموز الكاملة، مما يتيح لك تتبع التكاليف في الوقت الفعلي. يمكنك معالجة هذه الأحداث في تطبيقك لعرض النص تدريجياً للمستخدم دون انتظار اكتمال التوليد بالكامل.

استدعاء الوظائف ووضع JSON

استفد من استدعاء الوظائف الأصلي عن طريق توفير مصفوفة أدوات في طلبك، مما يسمح للنموذج بإرجاع بيانات هيكلية لتطبيقاتك. يمكنك أيضًا فرض إخراج JSON صارم باستخدام معلمة response_format، وهو مثالي للتكامل مع الأنظمة التي تتطلب التزامًا دقيقًا بالمخطط. يدعم النموذج خيارات tool_choice للتحكم في ما إذا كان يجب عليه استدعاء وظيفة أو يمكنه توليد نص بحرية. استخدم هذه الميزات لبناء وكلاء robust يتفاعلون مع واجهات برمجة التطبيقات الخارجية أو قواعد البيانات دون تحليل النصوص الفوضوية.

المعلمات: درجة الحرارة وTop P والبذلات

تحكم في إبداع وحتمية المخرجات باستخدام درجة الحرارة، وtop_p، ومعامل البذرة (Seed) تمامًا كما تفعل مع عملاء OpenAI القياسيين. تنتج درجة الحرارة المنخفضة نتائج أكثر حتمية، بينما تشجع القيمة الأعلى على استجابات أكثر تنوعًا وإبداعًا. يضمن ضبط البذرة قابلية التكرار، وهو أمر بالغ الأهمية لتصحيح سلوكيات محددة في سير عمل LLM غير الخاضع للرقابة. يمكنك أيضًا تحديد تسلسلات إيقاف لإيقاف التوليد عند علامات محددة، مما يمنحك تحكمًا دقيقًا في حدود المخرجات.

حدود، أخطاء، ونافذة السياق

يدعم نموذجك نافذة سياق ضخمة بحجم 100,000 رمز، تشمل النص المدخل والمخرج معاً. هذا يتيح لك إرسال مستندات كبيرة أو سجلات محادثات واسعة دون فقدان المعلومات السابقة. إذا أرسلت مفتاحاً غير صالح، ستتلقى خطأ 401، ويشير خطأ 402 إلى استنفاد رصيدك المدفوع مسبقاً. يُفعّل حد معدل 429 إذا تجاوزت 300 طلب في الدقيقة أو حاولت إجراء 8 طلبات متزامنة في وقت واحد. تعامل مع هذه الأخطاء بلطف في كودك لضمان التشغيل السلس.

cURL

Copycurl https://api.dolphinia.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the three main benefits of using Redis for caching."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.dolphinia.cc/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.dolphinia.cc/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

التدفق

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)