Démarrage rapide API Dolphin ia

URL de base et authentification

Notre API est hébergée à l'adresse HTTPS://api.dolphinia.cc/v1 et nécessite une clé API simple pour chaque requête. Vous obtenez cette clé immédiatement après vous être inscrit avec Google ou par e-mail sur le tableau de bord, et elle n'expire jamais. Contrairement aux agrégateurs qui cachent les coûts derrière des abonnements, nous ne facturons que les jetons que vous consommez réellement. Gardez votre clé en sécurité dans vos variables d'environnement, car toute personne disposant de la clé peut dépenser votre crédit prépayé. Le service impose une limite stricte de 300 requêtes par minute par clé pour maintenir la stabilité pour tous les utilisateurs.

Envoi d'une demande de complétion de chat

Faites votre premier appel en utilisant le point de terminaison standard des complétions de chat avec l'ID de modèle "uncensored". Cette requête envoie votre prompt à notre serveur et renvoie une réponse textuelle sans les refus typiques trouvés dans d'autres modèles. Vous pouvez envoyer jusqu'à 8 Mo de données dans un seul corps de requête, ce qui est suffisant pour la plupart des cas d'utilisation standards. Si vous dépassez la limite de taux, le serveur renvoie une erreur 429 indiquant que vous devez vous retirer brièvement. Vérifiez toujours que votre réponse inclut un objet message valide avant de continuer le traitement.

Réponses en streaming et consommation de jetons

Activez le streaming en définissant le paramètre stream à true, ce qui délivre des jetons à mesure qu'ils sont générés via Server-Sent Events. Cette approche réduit considérablement la latence perçue, en particulier lors de la génération de sorties longues jusqu'à la limite maximale de 16 000 jetons par requête. Le dernier fragment du flux contient les statistiques complètes d'utilisation des jetons, vous permettant de suivre les coûts en temps réel. Vous pouvez traiter ces événements dans votre application pour afficher du texte de manière progressive à l'utilisateur sans attendre la fin de la génération complète.

Appel de fonction et mode JSON

Exploitez l'appel de fonctions natif en fournissant un tableau d'outils dans votre requête, permettant au modèle de renvoyer des données structurées pour vos applications. Vous pouvez également imposer une sortie JSON stricte à l'aide du paramètre response_format, ce qui est idéal pour l'intégration avec des systèmes en aval nécessitant une adhérence précise au schéma. Le modèle prend en charge les options tool_choice pour contrôler s'il doit appeler une fonction ou s'il peut générer du texte librement. Utilisez ces fonctionnalités pour créer des agents robustes qui interagissent avec des API ou des bases de données externes sans analyser du texte désordonné.

Paramètres : Température, Top P et Seeds

Maîtrisez la créativité et l'aléatoire de la sortie en utilisant les paramètres temperature, top_p et seed, exactement comme avec les clients OpenAI standards. Une température plus faible donne des résultats plus déterministes, tandis qu'une valeur plus élevée encourage des réponses plus diversifiées et créatives. Définir un seed garantit la reproductibilité, ce qui est crucial pour déboguer des comportements spécifiques dans vos workflows LLM uncensored. Vous pouvez également définir des séquences stop pour arrêter la génération à des marqueurs spécifiques, vous offrant un contrôle précis sur les limites de la sortie.

Limites, Erreurs et Fenêtre de contexte

Votre modèle prend en charge une fenêtre de contexte massive de 100 000 tokens, englobant à la fois le prompt et la complétion. Cela vous permet de transmettre de grands documents ou des historiques de conversation étendus sans perdre les informations antérieures. Si vous envoyez une clé invalide, vous recevrez une erreur 401, et une erreur 402 indique que votre crédit prépayé est épuisé. La limite de débit 429 se déclenche si vous dépassez 300 requêtes par minute ou si vous tentez d'effectuer 8 requêtes simultanées. Gérez ces erreurs avec soin dans votre code pour garantir un fonctionnement fluide.

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);

Streaming

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)