Documentação da API LLM Dolphin sem Restrições

Autenticação e URL Base

Sua chave de API autentica todas as solicitações para a nossa infraestrutura hospedada. Você encontra essa chave na página Obter chave de API após fazer login com Google ou senha de e-mail. Mantenha essa string em segredo, pois ela concede acesso total aos seus créditos pré-pagos.

Aponte seu SDK ou cliente HTTP para o nosso URL base. Você substitui o endpoint padrão da OpenAI por este endereço para garantir que suas chamadas sejam roteadas para o nosso modelo sem censura.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

O Endpoint chat.completions

Envie seu prompt para o endpoint de conclusões de chat para receber saída de texto. Este endpoint padrão aceita suas instruções de sistema e mensagens do usuário. Você deve especificar o ID do modelo como uncensored em todas as solicitações.

Aqui está uma solicitação básica usando o 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 }'

Integração do SDK Python

Use a biblioteca oficial da OpenAI para Python para interagir com nossa API. Você inicializa o cliente com sua URL base e chave de API. Isso permite que você use métodos familiares como chat.completions.create.

O código a seguir demonstra uma solicitação simples de geração 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 )

Configuração do Cliente Node.js

Instale o pacote npm OpenAI e configure-o para usar nossa URL base. Isso garante que seu aplicativo Node.js envie solicitações para o modelo uncensored correto.

Inicialize o cliente com suas credenciais e envie uma mensagem:

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.' }] });

Respostas em Streaming e Contagens de Tokens

Ative o streaming definindo o parâmetro stream como true. Isso retorna tokens progressivamente, melhorando a latência percebida para saídas longas. O último chunk no fluxo contém as estatísticas completas de uso de tokens.

Esta abordagem é ideal para interfaces em tempo 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 Erro e Limites de Taxa

Você encontrará códigos de status HTTP específicos quando algo der errado. Um erro 401 significa que sua chave de API é inválida ou está ausente. Um erro 402 indica que o saldo de crédito pré-pago é insuficiente para a requisição.

Os limites de taxa protegem a infraestrutura. Você tem permissão para 300 solicitações por minuto por chave. Se você exceder isso, receberá um erro 429 Too Many Requests. Você também pode enviar 8 solicitações simultaneamente. Sua janela de contexto é de 100.000 tokens no total para prompt e conclusão combinados.

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);

Streaming

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)