Documentație API LLM Dolphin non-cenzurat

Autentificare și URL de bază

Cheia ta API autentifică fiecare request către infrastructura noastră găzduită. Găsești această cheie pe pagina Get API key după ce te loghezi cu Google sau cu o parolă de email. Păstrează acest șir secret, deoarece acordă acces complet la creditele tale preplătite.

Indreptați clientul SDK sau HTTP către URL-ul de bază. Înlocuiți endpoint-ul implicit OpenAI cu această adresă pentru a vă asigura că apelurile sunt direcționate către modelul nostru fără cenzură.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

Endpoint-ul chat.completions

Trimiteți promptul către endpoint-ul de completări chat pentru a primi ieșiri text. Acest endpoint standard acceptă instrucțiunile de sistem și mesajele utilizatorului. Trebuie să specificați id-ul modelului ca uncensored în fiecare solicitare.

Iată o solicitare de bază folosind comanda 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 }'

Integrare SDK Python

Folosește biblioteca oficială Python OpenAI pentru a interacționa cu API-ul nostru. Inițializează clientul cu URL-ul de bază și cheia API. Acest lucru îți permite să folosești metode familiare precum chat.completions.create.

Următorul cod demonstrează o cerere simplă de generare de text:

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 )

Configurare client Node.js

Instalează pachetul OpenAI npm și configurează-l să folosească URL-ul nostru de bază. Acest lucru asigură că aplicația ta Node.js trimite cereri către modelul uncensored corect.

Inițializați clientul cu acreditările și trimiteți un mesaj:

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.' }] });

Răspunsuri în streaming și numărul de tokeni

Activați streaming-ul setând parametrul stream la true. Acest lucru returnează tokenii progresiv, îmbunătățind latența percepută pentru ieșirile lungi. Ultimul fragment din flux conține statisticile complete de utilizare a tokenilor.

Această abordare este ideală pentru interfețe în timp 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 || ''); }

Coduri de eroare și limite de rată

Vei întâlni coduri de stare HTTP specifice când se întâmplă ceva greșit. O eroare 401 înseamnă că cheia ta API este invalidă sau lipsește. O eroare 402 indică faptul că soldul de credit preplătit este prea mic pentru solicitare.

Limitările de rată protejează infrastructura. Ai voie să efectuezi 300 de solicitări pe minut per cheie. Dacă depășești această limită, primești un error 429 Too Many Requests. Poți trimite, de asemenea, 8 solicitări simultan. Fereastra ta de context este de 100,000 de tokeni în total, combinând promptul și completarea.

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)