Документація API Dolphin uncensored llm

Аутентифікація та базовий URL

Ваш API-ключ автентифікує кожен запит до нашої хостованої інфраструктури. Ви знайдете цей ключ на сторінці "Отримати API-ключ" після входу через Google або пароль від електронної пошти. Зберігайте цей рядок в таємниці, оскільки він надає повний доступ до ваших передоплачених кредитів.

Направте клієнт SDK або HTTP-клієнт на нашу базову URL-адресу. Ви замінюєте стандартний ендпоінт OpenAI цією адресою, щоб гарантувати маршрутизацію ваших викликів до нашої необмеженої моделі.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

Ендпоінт chat.completions

Надішліть свій промпт до кінцевої точки chat completion для отримання текстового виводу. Ця стандартна кінцева точка приймає ваші системні інструкції та повідомлення користувача. Ви повинні вказати ідентифікатор моделі як uncensored у кожному запиті.

Ось базовий запит з використанням команди 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 }'

Інтеграція SDK Python

Використовуйте офіційну Python-бібліотеку OpenAI для взаємодії з нашим API. Ініціалізуйте клієнт, вказавши базовий URL і API-ключ. Це дозволяє використовувати знайомі методи, такі як chat.completions.create.

Нижче наведено код, що ілюструє простий запит на генерацію тексту:

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 )

Налаштування клієнта Node.js

Встановіть пакет OpenAI npm і налаштуйте його на використання нашого базового URL. Це гарантує, що ваш додаток Node.js надсилатиме запити до правильної uncensored моделі.

Ініціалізуйте клієнта, вказавши свої облікові дані та надішліть повідомлення:

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.' }] });

Потокові відповіді та підрахунок токенів

Увімкніть потокову передачу, встановивши параметр stream у true. Це повертає токени поступово, покращуючи сприйняту затримку для довгих виводів. Останній чанк у потоці містить повну статистику використання токенів.

Цей підхід ідеально підходить для інтерфейсів реального часу:

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 || ''); }

Коди помилок та лімітів частоти запитів

Ви зіткнетеся з конкретними кодами стану HTTP, коли щось піде не так. Помилка 401 означає, що ваш API-ключ недійсний або відсутній. Помилка 402 вказує на те, що баланс передоплачених кредитів замалий для запиту.

Ліміти швидкості захищають інфраструктуру. Вам дозволено 300 запитів за хвилину на ключ. Якщо ви перевищите цей ліміт, ви отримаєте помилку 429 Too Many Requests. Ви також можете надсилати 8 запитів одночасно. Ваше контекстне вікно становить 100,000 токенів загальною місткістю для запиту та завершення.

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);

Потокова 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)