Dolphin制限なしLLM APIドキュメント

認証とベースURL

APIキーは当社のホストインフラストラクチャへのすべてのリクエストを認証します。このキーは、Googleまたはメールパスワードでサインインした後の「APIキーの取得」ページに表示されます。この文字列はプリペイド残高へのフルアクセス権限を持つため、秘密にしてください。

SDKまたはHTTPクライアントをベースURLにポイントしてください。デフォルトのOpenAIエンドポイントをこのアドレスに置き換えることで、呼び出しが当社の無制限モデルにルーティングされることが保証されます。

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

チャット完了エンドポイント

チャット完了エンドポイントにプロンプトを送信してテキスト出力を受け取ります。この標準的なエンドポイントはシステム指示とユーザーメッセージを受け入れます。すべてのリクエストでモデルIDをuncensoredとして指定する必要があります。

curl コマンドを使用した基本的なリクエスト:

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統合

公式のOpenAI Pythonライブラリを使用して、当社のAPIと連携します。ベースURLとAPIキーを使用してクライアントを初期化します。これにより、chat.completions.createのようなおなじみのメソッドを使用できます。

以下のコードは単純なテキスト生成リクエストを示しています：

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 クライアントのセットアップ

OpenAI npmパッケージをインストールし、ベースURLを使用するように設定します。これにより、Node.jsアプリケーションが正しいUncensoredモデルにリクエストを送信することが保証されます。

資格情報でクライアントを初期化し、メッセージを送信します:

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.' }] });

ストリーミングレスポンスとトークン数

stream パラメータを true に設定してストリーミングを有効にします。これによりトークンが段階的に返され、長い出力の場合の知覚レイテンシが改善されます。ストリームの最後のチャンクには、完全なトークン使用統計情報が含まれます。

このアプローチはリアルタイムインターフェースに最適です：

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 || ''); }

エラーコードとレート制限

何かが失敗したときに特定の HTTP ステータスコードに遭遇します。401 エラーは API キーが無効または欠落していることを意味します。402 エラーは、リクエストに対してプリペイドクレジット残高が少なすぎることを示します。

レート制限はインフラストラクチャを保護します。キーごとに1分あたり300リクエストが許可されます。これを超えると、429 Too Many Requestsエラーが返されます。同時に8リクエストを送信することもできます。コンテキストウィンドウはプロンプトと完了の合計で100,000トークンです。

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);

ストリーミング

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)