Documentación de la API Dolphin uncensored llm

Autenticación y URL base

Tu clave API autentica cada solicitud a nuestra infraestructura alojada. Encuentras esta clave en la página Obtener clave API después de iniciar sesión con Google o una contraseña de correo electrónico. Mantén esta cadena en secreto porque otorga acceso completo a tus créditos prepagados.

Apunta tu cliente SDK o HTTP a nuestra URL base. Reemplazas el punto de conexión predeterminado de OpenAI con esta dirección para asegurar que tus llamadas se enruten a nuestro modelo sin censura.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

El Endpoint de chat.completions

Envía tu prompt al endpoint de finalización de chat para recibir salida de texto. Este endpoint estándar acepta tus instrucciones del sistema y mensajes de usuario. Debes especificar el ID del modelo como uncensored en cada solicitud.

Aquí tienes una solicitud básica usando el comando 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 }'

Integración del SDK de Python

Utiliza la biblioteca oficial de Python de OpenAI para interactuar con nuestra API. Inicializas el cliente con tu URL base y clave de API. Esto te permite utilizar métodos familiares como chat.completions.create.

El siguiente código demuestra una solicitud simple de generación de texto:

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 )

Configuración del cliente Node.js

Instala el paquete npm de OpenAI y configúralo para usar nuestra URL base. Esto asegura que tu aplicación Node.js envíe solicitudes al modelo uncensored correcto.

Inicializa el cliente con tus credenciales y envía un mensaje:

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.' }] });

Respuestas en streaming y conteos de tokens

Activa la transmisión estableciendo el parámetro stream en true. Esto devuelve tokens de forma progresiva, mejorando la latencia percibida para salidas largas. El último fragmento del flujo contiene las estadísticas completas de uso de tokens.

Este enfoque es ideal para interfaces en tiempo real:

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 || ''); }

Códigos de error y límites de velocidad

Te encontrarás con códigos de estado HTTP específicos cuando algo salga mal. Un error 401 significa que tu clave API no es válida o está ausente. Un error 402 indica que tu saldo de crédito prepagado es demasiado bajo para la solicitud.

Los límites de velocidad protegen la infraestructura. Tienes permitido realizar 300 solicitudes por minuto por clave. Si excedes este límite, recibirás un error 429 Too Many Requests (Demasiadas solicitudes). También puedes enviar 8 solicitudes simultáneamente. Tu ventana de contexto es de 100,000 tokens en total para la combinación de prompt y finalización.

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);

Transmisión

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)