Documentation API LLM Dolphin sans censure
Obtenez votre clé API LLM sans censure et commencez à envoyer des requêtes à notre endpoint compatible OpenAI immédiatement.
https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1uncensored
Authentification et URL de base
Votre clé API authentifie chaque requête adressée à notre infrastructure hébergée. Vous trouvez cette clé sur la page Obtenir la clé API après vous être connecté avec Google ou un mot de passe par e-mail. Gardez cette chaîne secrète car elle accorde un accès complet à vos crédits prépayés.
Pointez votre client SDK ou HTTP vers notre URL de base. Vous remplacez l'endpoint OpenAI par défaut par cette adresse pour garantir que vos appels sont acheminés vers notre modèle sans censure.
https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1
L'endpoint chat.completions
Envoyez votre prompt au point de terminaison de complétion de chat pour recevoir une sortie textuelle. Ce point de terminaison standard accepte vos instructions système et les messages utilisateur. Vous devez spécifier l'ID du modèle comme uncensored dans chaque requête.
Voici une requête de base utilisant la commande 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
}'
Intégration du SDK Python
Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour interagir avec notre API. Vous initialisez le client avec votre URL de base et votre clé API. Cela vous permet d'utiliser des méthodes familières comme chat.completions.create.
Le code suivant illustre une requête simple de génération de texte :
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
)
Configuration du client Node.js
Installez le package npm OpenAI et configurez-le pour utiliser notre URL de base. Cela garantit que votre application Node.js envoie des requêtes au modèle uncensored correct.
Initialisez le client avec vos identifiants et envoyez un message :
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.' }]
});
Réponses en streaming et comptes de jetons
Activez le streaming en définissant le paramètre stream sur true. Cela renvoie les tokens de manière progressive, améliorant la latence perçue pour les sorties longues. Le dernier chunk du flux contient les statistiques complètes d'utilisation des tokens.
Cette approche est idéale pour les interfaces en temps réel :
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 || '');
}
Codes d'erreur et limites de débit
Vous rencontrerez des codes d'état HTTP spécifiques en cas d'erreur. Une erreur 401 signifie que votre clé API est invalide ou manquante. Une erreur 402 indique que votre solde de crédit prépayé est insuffisant pour la requête.
Les limites de taux protègent l'infrastructure. Vous avez droit à 300 requêtes par minute par clé. Si vous dépassez cette limite, vous recevez une erreur 429 Too Many Requests. Vous pouvez également envoyer 8 requêtes simultanément. Votre fenêtre de contexte est de 100 000 jetons au total pour l'invite et la complétion combinées.
cURL
curl 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
from 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
import 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);Streaming
stream = 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)Questions fréquemment posées
Comment authentifier mes requêtes ?
Incluez votre clé API dans l'en-tête Authorization en tant que jeton Bearer. Vous générez cette clé sur le tableau de bord après vous être connecté avec Google ou par e-mail. Conservez cette clé en sécurité car elle contrôle vos crédits prépayés.
Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?
Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens. Cette limite s'applique au total combiné de votre invite d'entrée et de la sortie générée. Le dépassement de cette limite entraînera une erreur.
Que se passe-t-il si je touche la limite de taux ?
Vous recevrez un code d'état 429 si vous dépassez 300 requêtes par minute. Vous pouvez également exécuter 8 requêtes simultanées. Attendez quelques secondes avant de réessayer pour éviter un nouveau throttling.
Obtenez votre clé API
Inscrivez-vous, copiez la clé, mettez à jour l'URL de base. C'est tout.
