Dolphin sansürsüz llm API Dokümantasyonu

Kimlik Doğrulama ve Temel URL

API anahtarınız barındırılan altyapımıza yapılan her isteği doğrular. Bu anahtarı Google veya e-posta şifresiyle giriş yaptıktan sonra "API Anahtarı Al" sayfasında bulabilirsiniz. Ön ödemeli kredilerinize tam erişim sağladığı için bu diziyi gizli tutun.

SDK'nızı veya HTTP istemcinizi temel URL'mize işaretleyin. Çağrılarınızın sansürsüz modelimize yönlendirilmesini sağlamak için varsayılan OpenAI uç noktasını bu adresle değiştirin.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

Sohbet.tamamlamalar Uç Noktası

Prompt'unuzu chat completions uç noktasına gönderin ve metin çıktısı alın. Bu standart uç nokta, sistem talimatlarınızı ve kullanıcı mesajlarınızı kabul eder. Her istekte model ID'sini uncensored olarak belirtmeniz gerekir.

curl komutunu kullanan temel bir istek:

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 Entegrasyonu

Resmi OpenAI Python kütüphanesini kullanarak API'mizle etkileşim kurun. İstemciyi base URL'niz ve API anahtarınızla başlatın. Bu sayede chat.completions.create gibi tanıdık yöntemleri kullanabilirsiniz.

Aşağıdaki kod basit bir metin oluşturma isteğini göstermektedir:

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 İstemci Kurulumu

OpenAI npm paketini yükleyin ve temel URL'mizi kullanacak şekilde yapılandırın. Bu, Node.js uygulamanızın istekleri doğru uncensored modele göndermesini sağlar.

İstemciyi kimlik bilgileriniz ile başlatın ve bir mesaj gönderin:

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.' }] });

Akış Yanıtları ve Token Sayıları

Akış özelliğini etkinleştirmek için stream parametresini true olarak ayarlayın. Bu, uzun çıktılar için algılanan gecikmeyi iyileştiren tokenları artımlı olarak döndürür. Akıştaki son parça, tam token kullanım istatistiklerini içerir.

Bu yaklaşım gerçek zamanlı arayüzler için idealdir:

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 || ''); }

Hata Kodları ve Hız Sınırlamaları

Bir şeyler ters gittiğinde belirli HTTP durum kodlarıyla karşılaşacaksınız. 401 hatası API anahtarınızın geçersiz veya eksik olduğunu gösterir. 402 hatası, ön ödemeli kredi bakiyenizin istek için yeterli olmadığını belirtir.

Hız sınırlamaları altyapıyı korur. Anahtar başına dakikada 300 istek göndermenize izin verilir. Bu sınırı aşarsanız, 429 Çok Fazla İstek hatası alırsınız. Aynı anda 8 istek de gönderebilirsiniz. Bağlam pencereniz, istem ve tamamlama birlikte toplam 100,000 token'dır.

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);

Akış

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)