Quickstart API Dolphin ia

URL de bază și autentificare

API-ul nostru se află la HTTPS://api.dolphinia.cc/v1 și necesită o cheie API simplă pentru fiecare solicitare. Primești această cheie imediat după înscriere cu Google sau email în panoul de control, iar aceasta nu expiră niciodată. Spre deosebire de agregatoarele care ascund costurile în spatele abonamentelor, noi percepem doar pentru tokenii pe care îi consumi efectiv. Păstrează-ți cheia în siguranță în variabilele de mediu, deoarece oricine deține cheia poate cheltui creditul tău preplătit. Serviciul impune o limită strictă de 300 de solicitări pe minut per cheie pentru a menține stabilitatea pentru toți utilizatorii.

Trimiterea unei cereri de completare de chat

Efectuați primul dvs. apel folosind endpoint-ul standard de completări chat cu ID-ul modelului "uncensored". Această cerere trimite promptul dvs. la serverul nostru și returnează un răspuns text fără refuzurile tipice găsite în alte modele. Puteți trimite până la 8MB de date într-un singur corp de cerere, ceea ce este suficient pentru majoritatea cazurilor standard de utilizare. Dacă depășiți limita de rată, serverul returnează o eroare 429 indicând că trebuie să reduceți temporar frecvența. Verificați întotdeauna dacă răspunsul dvs. include un obiect de mesaj valid înainte de a procesa mai departe.

Răspunsuri în streaming și consumul de tokeni

Activați streaming-ul setând parametrul stream la true, ceea ce livrează tokenii pe măsură ce sunt generați prin Evenimente trimise de server (SSE). Această abordare reduce semnificativ latența percepută, în special la generarea de ieșiri lungi de până la maximul de 16,000 de tokeni pe cerere. Fragmentul final din flux conține statisticile complete de utilizare a tokenilor, permițându-vă să urmăriți costurile în timp real. Puteți procesa aceste evenimente în aplicația dumneavoastră pentru a afișa text progresiv utilizatorului fără a aștepta finalizarea generării complete.

Apelarea funcțiilor și modul JSON

Exploatați apelul nativ de funcții furnizând un array de instrumente în solicitarea dvs., permițând modelului să returneze date structurate pentru aplicațiile dvs. Puteți, de asemenea, să impuneți o ieșire JSON strictă folosind parametrul response_format, care este ideal pentru integrarea cu sistemele downstream care necesită respectarea precisă a schemelor. Modelul suportă opțiuni tool_choice pentru a controla dacă trebuie să apeleze o funcție sau poate genera text liber. Folosiți aceste caracteristici pentru a construi agenți robusti care interacționează cu API-uri sau baze de date externe fără a analiza text neclar.

Parametri: Temperatură, Top P, Seed-uri

Controlează creativitatea și aleatorietatea ieșirii folosind parametrii temperature, top_p și seed, exact ca în cazul clienților standard OpenAI. Un temperature mai mic produce rezultate mai deterministe, în timp ce o valoare mai mare încurajează răspunsuri mai diverse și creative. Setarea unui seed asigură reproductibilitatea, esențială pentru depanarea comportamentelor specifice în fluxurile de lucru cu LLM uncensored. Poți defini, de asemenea, secvențe stop pentru a opri generarea la marcatori specifici, oferindu-ți un control precis asupra limitelor ieșirii.

Limitări, Erori și Fereastră de Context

Modelul tău suportă o fereastră de context masivă de 100.000 de tokeni, cuprinzând atât promptul, cât și completarea împreună. Acest lucru îți permite să transmiți documente mari sau istorice de conversații extinse fără a pierde informațiile anterioare. Dacă trimiți o cheie invalidă, vei primi o eroare 401, iar o eroare 402 indică faptul că creditul preplătit s-a epuizat. Limita de rată 429 se declanșează dacă depășești 300 de cereri pe minut sau încerci să faci 8 cereri simultane. Gestionează aceste erori cu grijă în codul tău pentru a asigura o funcționare lină.

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)