Dolphin API クイックスタート

ベースURLと認証

APIは HTTPS://api.dolphinia.cc/v1 にあり、すべてのリクエストにシンプルなAPIキーが必要です。ダッシュボードでGoogleまたはメールでサインアップすると、このキーがすぐに発行され、期限切れになりません。サブスクリプションの背後にコストを隠すアグリゲーターとは異なり、実際に消費したトークンのみに対して課金します。環境変数にキーを安全に保管してください。キーを持つ誰でも前払いクレジットを使用できるためです。サービスはすべてのユーザーの安定性を維持するために、キーあたり1分あたり300リクエストの厳格な制限を適用します。

チャットCompletionリクエストを送信

モデルID「uncensored」を使用して標準のチャット完了エンドポイントに最初の呼び出しを行ってください。このリクエストはプロンプトをサーバーに送信し、他のモデルでよく見られる拒否応答なしでテキスト応答を返します。1つのリクエストボディで最大8MBのデータを送信でき、これはほとんどの標準的なユースケースで十分です。レート制限を超えた場合、サーバーは429エラーを返し、一時的にバックオフする必要があることを示します。さらに処理を行う前に、応答に有効なmessageオブジェクトが含まれていることを必ず確認してください。

ストリーミングレスポンスとトークン使用量

ストリーミングを有効にするには、streamパラメータをtrueに設定し、Server-Sent Events経由で生成されるトークンを配信します。このアプローチは、特にリクエストごとに最大16,000トークンの長い出力を生成する場合に、知覚遅延を大幅に削減します。ストリームの最終チャンクには完全なトークン使用統計情報が含まれており、リアルタイムでコストを追跡できます。これらのイベントをアプリケーションで処理することで、生成が完了するのを待たずにユーザーにテキストを段階的に表示できます。

関数呼び出しとJSONモード

リクエストにtools配列を提供してネイティブな関数呼び出しを活用し、モデルがアプリケーション用の構造化データを返せるようにします。また、response_formatパラメータを使用して厳密なJSON出力を強制することもできます。これは、正確なスキーマ準拠を必要とするダウンストリームシステムとの統合に理想的です。モデルは、関数を呼び出す必要があるか、自由にテキストを生成できるかを制御するtool_choiceオプションをサポートしています。これらの機能を使用して、厄介なテキストの解析なしで外部APIやデータベースと対話する堅牢なエージェントを構築します。

パラメータ: Temperature、Top P、Seeds

標準的なOpenAIクライアントと同様に、temperature、top_p、seedパラメータを使用して出力の創造性とランダム性を制御します。低いtemperatureはより決定論的な結果を、高い値はより多様で創造的な応答を促します。seedを設定すると再現性が確保され、uncensored LLMワークフローにおける特定の挙動のデバッグに不可欠です。また、特定のマーカーで生成を停止させるstopシーケンスを定義することで、出力の境界を精密に制御できます。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

モデルは100,000トークンの巨大なコンテキストウィンドウをサポートしており、プロンプトと completion の両方を含みます。これにより、以前の情報を失うことなく、大規模なドキュメントや広範な会話履歴を渡すことができます。無効なキーを送信すると401エラーが発生し、402エラーはプリペイドクレジットが枯渇したことを示します。1分あたり300リクエストを超えるか、同時に8つのリクエストを試みると、429レートリミットがトリガーされます。円滑な運用のために、コードでこれらのエラーを適切に処理してください。

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);

ストリーミング

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)