Dolphin ellenőrizetlen LLM API dokumentáció

Hitelesítés és Base URL

Az API-kulcsod hitelesíti az összes kérést a hosztolt infrastruktúránkhoz. A kulcsot a Bejelentkezés oldalon találod, Google vagy e-mail jelszóval történő bejelentkezés után. Tartsd ezt a karakterláncot titokban, mert teljes hozzáférést biztosít az előre fizetett egyenlegedhez.

Irányítsd SDK- vagy HTTP-kliensedet a bázis URL-re. Az alapértelmezett OpenAI végpontot ezzel a címmel cseréled le, hogy biztosítsd, a hívások az uncensored modellünkhöz érjenek.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

A chat.completions végpont

Küldje el a promptját a chat completions végpontra a szöveges kimenet érdekében. Ez a standard végpont elfogadja a rendszerutasításait és felhasználói üzeneteit. Minden kérésben meg kell adnia az uncensored modellazonosítót.

Íme egy alap kérés a curl paranccsal:

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 }'

Python SDK Integráció

Használja a hivatalos OpenAI Python könyvtárat az API-nkhoz való kapcsolódáshoz. Inicializálja a klienst az alap URL és az API-kulcs megadásával. Ez lehetővé teszi, hogy ismerős módszereket használjon, mint például a chat.completions.create.

A következő kód egy egyszerű szöveggeneráló kérést mutat be:

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 )

Node.js kliens beállítása

Telepítse az OpenAI npm csomagot, és konfigurálja úgy, hogy a mi alap URL-t használja. Ez biztosítja, hogy Node.js alkalmazása a helyes uncensored modellhez küldjön kéréseket.

Inicializálja a klienst a hitelesítő adataival, és küldjön egy üzenetet:

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.' }] });

Streamelési válaszok és tokenek száma

Állítsa be a stream paramétert true értékre a streamelés engedélyezéséhez. Ez tokeneket ad vissza fokozatosan, javítva az érzékelt késést hosszú kimenetek esetén. A stream végleges töredéke tartalmazza a teljes tokenfelhasználási statisztikát.

Ez a megközelítés ideális valós idejű felületekhez:

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 || ''); }

Hibakódok és sebességkorlátok

Specifikus HTTP státuskódokkal találkozik, ha hiba történik. A 401-es hiba azt jelenti, hogy az API-kulcs érvénytelen vagy hiányzik. A 402-es hiba arra utal, hogy az előre fizetett kreditegyenleg túl alacsony a kéréshez.

A sebességkorlátok megvédik az infrastruktúrát. Kulcsonként percenként 300 kérésre van jogosultságod. Ha ezt túlléped, 429 Too Many Requests hibát kapsz. Emellett egyszerre 8 kérést is küldhetsz. A kontextusablakod 100,000 token, amely a prompt és a kiegészítés együttesen.

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);

Streamelés

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)