Dokumentasi API LLM Dolphin uncensored

Pengesahan dan URL Asas

Kunci API anda mengesahkan setiap permintaan ke infrastruktur yang dihoskan kami. Anda menemui kunci ini di halaman Dapatkan Kunci API selepas log masuk dengan Google atau kata laluan e-mel. Simpan rentetan ini sebagai rahsia kerana ia memberikan akses penuh kepada kredit pra-dibayar anda.

Arahkan klien SDK atau HTTP anda ke URL asas kami. Anda menggantikan hujung OpenAI lalai dengan alamat ini untuk memastikan panggilan anda dialihkan ke model tanpa sensor kami.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

Titik Akhir Penyelesaian Sembang

Hantar arahan anda ke hujung penyelesaian chat untuk menerima output teks. Hujung piawai ini menerima arahan sistem dan mesej pengguna anda. Anda mesti menentukan ID model sebagai uncensored dalam setiap permintaan.

Berikut adalah permintaan asas menggunakan arahan 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 }'

Integrasi SDK Python

Gunakan pustaka Python rasmi OpenAI untuk berinteraksi dengan API kami. Anda menginisialisasi klien dengan URL asas dan kunci API anda. Ini membolehkan anda menggunakan kaedah yang dikenali seperti chat.completions.create.

Kod berikut menunjukkan permintaan penjanaan teks mudah:

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 )

Persediaan Pelanggan Node.js

Pasang pakej npm OpenAI dan konfigurasikannya untuk menggunakan URL asas kami. Ini memastikan aplikasi Node.js anda menghantar permintaan ke model uncensored yang betul.

Mulakan klien dengan kelayakan anda dan hantar mesej:

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.' }] });

Respons Streaming dan Kiraan Token

Aktifkan penstriman dengan menetapkan parameter stream kepada true. Ini mengembalikan token secara progresif, meningkatkan latensi yang dirasakan untuk output yang panjang. Pecahan terakhir dalam aliran mengandungi statistik penggunaan token penuh.

Pendekatan ini sangat sesuai untuk antara muka masa nyata:

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 || ''); }

Kod Ralat dan Had Kadar

Anda akan menghadapi kod status HTTP tertentu apabila berlaku kesilapan. Kesilapan 401 bermaksud kunci API anda tidak sah atau tiada. Kesilapan 402 menunjukkan baki kredit pra-bayar anda terlalu rendah untuk permintaan tersebut.

Had kadar melindungi infrastruktur. Anda dibenarkan 300 permintaan setiap minit per kunci. Jika anda melebihi had ini, anda akan menerima ralat 429 Too Many Requests. Anda juga boleh menghantar 8 permintaan serentak. Tetingkap konteks anda ialah 100,000 token secara keseluruhan untuk prompt dan penyelesaian digabungkan.

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);

Aliran

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)