Guida rapida API Dolphin ia

URL Base e Autenticazione

La nostra API si trova all'indirizzo HTTPS://api.dolphinia.cc/v1 e richiede una semplice chiave API per ogni richiesta. Ottieni questa chiave immediatamente dopo la registrazione con Google o email sulla dashboard, e non scade mai. A differenza degli aggregatori che nascondono i costi dietro agli abbonamenti, noi addebitiamo solo per i token che consumi effettivamente. Mantieni la tua chiave sicura nelle variabili di ambiente, poiché chiunque abbia la chiave può spendere il tuo credito prepagato. Il servizio impone un limite rigoroso di 300 richieste al minuto per chiave per garantire la stabilità per tutti gli utenti.

Invio di una richiesta di completamento chat

Esegui la tua prima chiamata utilizzando l'endpoint standard di completamento chat con l'ID del modello "uncensored". Questa richiesta invia il tuo prompt al nostro server e restituisce una risposta testuale senza i tipici rifiuti presenti in altri modelli. Puoi inviare fino a 8MB di dati in un singolo corpo di richiesta, che è sufficiente per la maggior parte dei casi d'uso standard. Se superi il limite di frequenza, il server restituisce un errore 429 indicando che è necessario rallentare brevemente. Verifica sempre che la tua risposta includa un oggetto messaggio valido prima di procedere.

Risposte in streaming e utilizzo dei token

Abilita lo streaming impostando il parametro stream su true, che consegna i token man mano che vengono generati tramite Server-Sent Events. Questo approccio riduce significativamente la latenza percepita, specialmente quando si generano output lunghi fino al massimo di 16,000 token per richiesta. L'ultimo chunk nello stream contiene le statistiche complete sull'utilizzo dei token, consentendoti di tracciare i costi in tempo reale. Puoi elaborare questi eventi nella tua applicazione per visualizzare il testo in modo progressivo all'utente senza attendere il termine della generazione completa.

Function Calling e modalità JSON

Sfrutta il function calling nativo fornendo un array di strumenti nella tua richiesta, consentendo al modello di restituire dati strutturati per le tue applicazioni. Puoi anche forzare un output JSON rigoroso utilizzando il parametro response_format, ideale per l'integrazione con sistemi downstream che richiedono una rigorosa aderenza allo schema. Il modello supporta le opzioni tool_choice per controllare se deve chiamare una funzione o può generare testo liberamente. Usa queste funzionalità per costruire agenti robusti che interagiscono con API o database esterni senza analizzare testo disordinato.

Parametri: Temperatura, Top P e Seed

Controlla la creatività e la casualità dell'output utilizzando i parametri temperature, top_p e seed proprio come faresti con i client OpenAI standard. Una temperatura più bassa produce risultati più deterministici, mentre un valore più alto incoraggia risposte più diversificate e creative. Impostare un seed garantisce la riproducibilità, cruciale per il debug di comportamenti specifici nei tuoi flussi di lavoro LLM uncensored. Puoi anche definire sequenze di stop per interrompere la generazione a marcatori specifici, dandoti un controllo preciso sui confini dell'output.

Limiti, Errori e Finestra di Contesto

Il tuo modello supporta una finestra di contesto massiccia di 100,000 token, che comprende sia il prompt che il completamento insieme. Questo ti consente di inviare documenti di grandi dimensioni o cronologie di conversazioni estese senza perdere le informazioni precedenti. Se invii una chiave non valida, riceverai un errore 401, e un errore 402 indica che il tuo credito prepagato è esaurito. Il limite di frequenza 429 si attiva se superi 300 richieste al minuto o provi a effettuare 8 richieste simultanee. Gestisci questi errori con grazia nel tuo codice per garantire un funzionamento fluido.

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)