توثيق API الخاص بـ Dolphin uncensored llm

المصادقة وURL الأساسي

يصادق مفتاح API الخاص بك على كل طلب موجه إلى بنيتنا التحتية المستضافة. تجد هذا المفتاح في صفحة الحصول على مفتاح API بعد تسجيل الدخول باستخدام Google أو كلمة مرور البريد الإلكتروني. احتفظ بهذا السلسلة سرية لأنها تمنحك الوصول الكامل إلى أرصدةك المدفوعة مسبقًا.

وجّه عميل SDK أو عميل HTTP الخاص بك إلى عنوان URL الأساسي لدينا. تستبدل نقطة نهاية OpenAI الافتراضية بهذا العنوان لضمان توجيه مكالماتك إلى نموذجنا غير الخاضع للرقابة.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

نقطة نهاية chat.completions

أرسل تلميحك إلى نقطة إكمال الدردشة للحصول على مخرجات نصية. تقبل نقطة النهاية القياسية تعليمات النظام ورسائل المستخدم. يجب أن تحدد معرّف النموذج على أنه uncensored في كل طلب.

إليك طلب أساسي باستخدام أمر curl:

curl -X POST https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "uncensored", "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me a dark story."}], "max_tokens": 500 }'

تكامل واجهة برمجة تطبيقات Python

استخدم مكتبة بايثون الرسمية من OpenAI للتفاعل مع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا. قم بتهيئة العميل بعنوان URL الأساسي ومفتاح واجهة برمجة التطبيقات الخاص بك. يتيح لك ذلك استخدام الأساليب المألوفة مثل chat.completions.create.

يوضح الكود التالي طلباً بسيطاً لتوليد النص:

import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1", api_key="YOUR_API_KEY" ) response = client.chat.completions.create( model="uncensored", messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing."}], max_tokens=1024 )

إعداد عميل Node.js

ثبّت حزمة OpenAI npm وقم بتكوينها لاستخدام عنوان URL الأساسي الخاص بنا. يضمن ذلك إرسال طلبات تطبيق Node.js الخاص بك إلى النموذج غير الخاضع للرقابة الصحيح.

قم بتهيئة العميل باستخدام بيانات الاعتماد الخاصة بك وإرسال رسالة:

import OpenAI from 'openai'; const client = new OpenAI({ baseURL: 'https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1', apiKey: 'YOUR_API_KEY' }); const response = await client.chat.completions.create({ model: 'uncensored', messages: [{ role: 'user', content: 'Write code for a scraper.' }] });

استجابات البث وأعداد الرموز

فعّل التدفق عن طريق تعيين المعلمة stream إلى true. تُعيد ذلك الرموز تدريجيًا، مما يحسن زمن الانتظار المُدرَك للمخرجات الطويلة. تحتوي القطعة الأخيرة في التدفق على إحصائيات استخدام الرموز الكاملة.

يُعد هذا النهج مثاليًا لواجهات الوقت الفعلي:

const stream = await client.chat.completions.create({ model: 'uncensored', messages: [{ role: 'user', content: 'Write a long poem.' }], stream: true }); for await (const chunk of stream) { process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || ''); }

رموز الأخطاء وحدود المعدل

ستواجه أكواد حالة HTTP محددة عند حدوث خطأ. يعني خطأ 401 أن مفتاح واجهة برمجة التطبيقات الخاص بك غير صالح أو مفقود. يشير خطأ 402 إلى أن رصيد الائتمان المدفوع مسبقاً منخفض جداً للطلب.

تحمي حدود المعدلات البنية التحتية. يُسمح لك بـ 300 طلب في الدقيقة لكل مفتاح. إذا تجاوزت هذا الحد، ستتلقى خطأ 429 Too Many Requests. يمكنك أيضاً إرسال 8 طلبات في وقت واحد. نافذة السياق الخاصة بك هي 100,000 رمز إجمالاً للسياق والإكمال معاً.

cURL

Copycurl https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the meeting notes to bullet points"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.dolphinuncensoredllm.com/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.dolphinuncensoredllm.com/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);

التدفق

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)