Início Rápido API Dolphin ia

URL Base e Autenticação

Nossa API está em HTTPS://api.dolphinia.cc/v1 e requer uma chave de API simples para cada solicitação. Você recebe essa chave imediatamente após o cadastro com Google ou e-mail no painel, e ela nunca expira. Diferente de agregadores que escondem custos atrás de assinaturas, cobramos apenas pelos tokens que você realmente consome. Mantenha sua chave segura em suas variáveis de ambiente, pois qualquer pessoa com a chave pode gastar seu crédito pré-pago. O serviço impõe um limite estrito de 300 solicitações por minuto por chave para manter a estabilidade para todos os usuários.

Enviando uma Solicitação de Conclusão de Chat

Faça sua primeira chamada usando o endpoint padrão de conclusões de chat com o ID do modelo "uncensored". Esta solicitação envia seu prompt para nosso servidor e retorna uma resposta de texto sem as recusas típicas encontradas em outros modelos. Você pode enviar até 8MB de dados em um único corpo de solicitação, o que é suficiente para a maioria dos casos de uso padrão. Se você exceder o limite de taxa, o servidor retornará um erro 429 indicando que você precisa reduzir brevemente a frequência. Sempre verifique se sua resposta inclui um objeto de mensagem válido antes de processar mais.

Respostas em Streaming e Uso de Tokens

Ative o streaming definindo o parâmetro stream como true, o que entrega tokens conforme são gerados via Server-Sent Events. Esta abordagem reduz significativamente a latência percebida, especialmente ao gerar saídas longas de até o máximo de 16.000 tokens por solicitação. O último chunk no fluxo contém as estatísticas completas de uso de tokens, permitindo que você rastreie os custos em tempo real. Você pode processar esses eventos em seu aplicativo para exibir texto progressivamente ao usuário sem esperar que a geração completa termine.

Chamada de Função e Modo JSON

Aproveite a chamada de funções nativa fornecendo uma matriz de ferramentas em sua solicitação, permitindo que o modelo retorne dados estruturados para suas aplicações. Você também pode forçar uma saída JSON estrita usando o parâmetro response_format, o que é ideal para integração com sistemas downstream que exigem aderência precisa a esquemas. O modelo suporta opções de tool_choice para controlar se ele deve chamar uma função ou pode gerar texto livremente. Use esses recursos para construir agentes robustos que interagem com APIs ou bancos de dados externos sem analisar texto desordenado.

Parâmetros: Temperatura, Top P e Seeds

Controle a criatividade e a aleatoriedade da saída usando parâmetros temperature, top_p e seed, assim como você faria com clientes OpenAI padrão. Um temperature mais baixo produz resultados mais determinísticos, enquanto um valor mais alto incentiva respostas mais diversas e criativas. Definir um seed garante reproduzibilidade, o que é crucial para depurar comportamentos específicos em seus fluxos de trabalho LLM uncensored. Você também pode definir sequências de stop para interromper a geração em marcadores específicos, dando a você controle preciso sobre os limites da saída.

Limites, Erros e Janela de Contexto

Seu modelo suporta uma enorme janela de contexto de 100.000 tokens, abrangendo tanto o prompt quanto a conclusão juntos. Isso permite que você envie documentos grandes ou históricos extensos de conversas sem perder informações anteriores. Se você enviar uma chave inválida, receberá um erro 401, e um erro 402 indica que seu crédito pré-pago está esgotado. O limite de taxa 429 é acionado se você exceder 300 solicitações por minuto ou tentar fazer 8 solicitações simultâneas. Lidar com esses erros gracefulmente no seu código garante uma operação suave.

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)