Tài liệu API Dolphin không kiểm duyệt llm

Xác thực và Base URL

Khóa API của bạn xác thực mọi yêu cầu đến cơ sở hạ tầng được lưu trữ của chúng tôi. Bạn tìm thấy khóa này trên trang Get API key sau khi đăng nhập bằng Google hoặc mật khẩu email. Giữ chuỗi này bí mật vì nó cấp quyền truy cập đầy đủ vào các tín dụng trả trước của bạn.

Điểm SDK hoặc khách hàng HTTP của bạn vào URL gốc của chúng tôi. Bạn thay thế điểm cuối OpenAI mặc định bằng địa chỉ này để đảm bảo các cuộc gọi của bạn được định tuyến đến mô hình không kiểm duyệt của chúng tôi.

https://api.dolphinuncensoredllm.com/v1

Điểm cuối chat.completions

Gửi lời nhắc của bạn đến điểm cuối hoàn thành trò chuyện để nhận đầu ra văn bản. Điểm cuối tiêu chuẩn này chấp nhận hướng dẫn hệ thống và tin nhắn người dùng của bạn. Bạn phải chỉ định ID mô hình là uncensored trong mọi yêu cầu.

Đây là một yêu cầu cơ bản sử dụng lệnh 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 }'

Tích hợp SDK Python

Sử dụng thư viện Python chính thức của OpenAI để tương tác với API của chúng tôi. Bạn khởi tạo máy khách với URL cơ sở và khóa API của bạn. Điều này cho phép bạn sử dụng các phương thức quen thuộc như chat.completions.create.

Đoạn mã sau đây minh họa một yêu cầu tạo văn bản đơn giản:

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 )

Cài đặt Client Node.js

Cài đặt gói npm của OpenAI và cấu hình nó sử dụng URL cơ sở của chúng tôi. Điều này đảm bảo ứng dụng Node.js của bạn gửi yêu cầu đến model không kiểm duyệt chính xác.

Khởi tạo client với thông tin xác thực và gửi một tin nhắn:

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.' }] });

Phản hồi luồng và đếm token

Bật chế độ stream bằng cách đặt tham số stream thành true. Điều này trả về các token một cách tuần tự, cải thiện độ trễ cảm nhận đối với các đầu ra dài. Chunk cuối cùng trong luồng chứa thống kê sử dụng token đầy đủ.

Phương pháp này lý tưởng cho các giao diện thời gian thực:

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 || ''); }

Mã lỗi và Giới hạn tốc độ

Bạn sẽ gặp các mã trạng thái HTTP cụ thể khi có lỗi xảy ra. Lỗi 401 có nghĩa là khóa API của bạn không hợp lệ hoặc bị thiếu. Lỗi 402 cho biết số dư tín dụng trả trước của bạn quá thấp cho yêu cầu.

Giới hạn tốc độ bảo vệ cơ sở hạ tầng. Bạn được phép 300 yêu cầu mỗi phút trên mỗi khóa. Nếu vượt quá giới hạn này, bạn sẽ nhận được lỗi 429 Too Many Requests. Bạn cũng có thể gửi 8 yêu cầu cùng lúc. Cửa sổ ngữ cảnh của bạn là 100,000 token tổng cộng cho cả prompt và hoàn thành.

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);

Phát trực tiếp

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)