Panduan Permulaan Pantas Dolphin ia

URL Asas dan Pengesahan

API kami terletak di HTTPS://api.dolphinia.cc/v1 dan memerlukan kunci API mudah untuk setiap permintaan. Anda mendapatkan kunci ini serta-merta selepas mendaftar dengan Google atau e-mel di papan pemuka, dan ia tidak luput. Tidak seperti agregator yang menyembunyikan kos di sebalik langganan, kami hanya mengenakan caj untuk token yang anda sebenarnya gunakan. Simpan kunci anda dengan selamat dalam pembolehubah persekitaran anda, kerana sesiapa sahaja yang mempunyai kunci tersebut boleh membelanjakan kredit pra-dibayar anda. Perkhidmatan ini mengenakan had ketat 300 permintaan setiap minit setiap kunci untuk mengekalkan kestabilan untuk semua pengguna.

Menghantar Permintaan Penyiapan Sembang

Buat panggilan pertama anda menggunakan hujung titik penyelesaian chat standard dengan ID model "uncensored". Permintaan ini menghantar arahan anda ke pelayan kami dan mengembalikan respons teks tanpa penolakan biasa yang terdapat pada model lain. Anda boleh menghantar sehingga 8MB data dalam satu badan permintaan, yang mencukupi untuk kebanyakan kes penggunaan standard. Jika anda melebihi had kadar, pelayan akan mengembalikan ralat 429 yang menunjukkan anda perlu menarik diri sebentar. Sentiasa sahkan respons anda termasuk objek mesej yang sah sebelum memproses lebih lanjut.

Penggunaan Token Respons Streaming

Aktifkan penstriman dengan menetapkan parameter stream kepada true, yang menghantar token apabila ia dijana melalui Acara Dikirim Pelayan. Pendekatan ini mengurangkan latensi yang dirasakan dengan ketara, terutamanya apabila menjana output panjang sehingga had maksimum 16,000 token per permintaan. Pecahan akhir dalam aliran mengandungi statistik penggunaan token lengkap, membolehkan anda menjejak kos secara masa nyata. Anda boleh memproses peristiwa ini dalam aplikasi anda untuk memaparkan teks secara progresif kepada pengguna tanpa menunggu penjanaan penuh selesai.

Panggilan Fungsi dan Mod JSON

Manfaatkan pemanggilan fungsi asli dengan menyediakan tatasusunan alat dalam permintaan anda, membolehkan model mengembalikan data berstruktur untuk aplikasi anda. Anda juga boleh memaksa output JSON ketat menggunakan parameter response_format, yang sangat sesuai untuk integrasi dengan sistem hujung yang memerlukan pematuhan skema yang tepat. Model menyokong pilihan tool_choice untuk mengawal sama ada ia mesti memanggil fungsi atau boleh menjana teks secara bebas. Gunakan ciri-ciri ini untuk membina ejen yang kukuh yang berinteraksi dengan API atau pangkalan data luar tanpa menguraikan teks yang bersepah.

Parameter: Suhu, Top P, dan Seed

Kawal kreativiti dan rawak output menggunakan parameter suhu, top_p, dan benih seperti yang anda lakukan dengan klien OpenAI standard. Suhu yang lebih rendah menghasilkan keputusan yang lebih deterministik, manakala nilai yang lebih tinggi menggalakkan respons yang lebih pelbagai dan kreatif. Menetapkan benih memastikan kebolehan diulang, yang sangat penting untuk menyahpepijat tingkah laku tertentu dalam aliran kerja LLM tanpa sensor anda. Anda juga boleh menentukan urutan stop untuk menghentikan penjanaan pada penanda tertentu, memberikan anda kawalan tepat ke atas sempadan output.

Had, Ralat, dan Tetingkap Konteks

Model anda menyokong jendela konteks 100,000 token yang besar, merangkumi gabungan prompt dan penyelesaian bersama. Ini membolehkan anda menghantar dokumen besar atau sejarah perbualan yang meluas tanpa kehilangan maklumat awal. Jika anda menghantar kunci yang tidak sah, anda akan menerima ralat 401, dan ralat 402 menunjukkan kredit prabayar anda telah habis. Had kadar 429 akan mencetus jika anda melebihi 300 permintaan setiap minit atau cuba membuat 8 permintaan serentak secara serentak. Tangani ralat ini dengan baik dalam kod anda untuk memastikan operasi yang lancar.

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);

Aliran

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)