Документация API Dolphin uncensored llm

Аутентификация и базовый URL

Ваш API-ключ аутентифицирует каждый запрос к нашей инфраструктуре. Этот ключ отображается на странице «Получить API-ключ» после входа в систему через Google или пароль от электронной почты. Храните эту строку в секрете, так как она предоставляет полный доступ к вашим предоплаченным кредитам.

Укажите ваш SDK или HTTP-клиент на наш базовый URL. Вы заменяете стандартный эндпоинт OpenAI этим адресом, чтобы убедиться, что ваши вызовы направляются к нашей uncensored-модели.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

Эндпоинт chat.completions

Передайте свой промпт в конечную точку chat completions для получения текстового вывода. Эта стандартная конечная точка принимает ваши системные инструкции и сообщения пользователя. Вы должны указать идентификатор модели как uncensored в каждом запросе.

Базовый запрос с использованием команды 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 }'

Интеграция Python SDK

Используйте официальную библиотеку OpenAI для Python для взаимодействия с нашим API. Инициализируйте клиент, указав базовый URL и API-ключ. Это позволяет использовать знакомые методы, такие как chat.completions.create.

Следующий код демонстрирует простой запрос на генерацию текста:

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 )

Настройка клиента Node.js

Установите пакет OpenAI npm и настройте его на использование нашего базового URL. Это гарантирует, что ваше приложение Node.js отправляет запросы к правильной uncensored модели.

Инициализируйте клиент, передав учетные данные и отправив сообщение:

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.' }] });

Потоковые ответы и подсчёт токенов

Включите потоковую передачу, установив параметр stream в true. Это возвращает токены прогрессивно, улучшая воспринимаемую задержку для длинных выводов. Последний чанк в потоке содержит полную статистику использования токенов.

Этот подход идеален для интерфейсов реального времени:

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 || ''); }

Коды ошибок и ограничения по частоте запросов

Вы столкнетесь с конкретными кодами состояния HTTP при возникновении ошибок. Ошибка 401 означает, что ваш API-ключ недействителен или отсутствует. Ошибка 402 указывает на то, что баланс предоплаченных кредитов слишком низок для запроса.

Лимиты защищают инфраструктуру. Вам разрешено 300 запросов в минуту на ключ. Если вы превысите этот лимит, вы получите ошибку 429 Too Many Requests. Вы также можете отправлять 8 запросов одновременно. Размер вашего контекстного окна составляет 100,000 токенов суммарно для промпта и завершения.

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);

Потоковая передача

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)