Dolphin AI API-Schnellstart

Authentifizierung und Base URL

Ihr API-Schlüssel authentifiziert jede Anfrage. Verwenden Sie die Base-URL https://api.dolphinaimodels.com/v1 für alle Endpunkte. Das System erfordert einen gültigen Schlüssel in der Authorization header. Ohne ihn schlagen Anfragen sofort fehl.

Generieren Sie Ihren Schlüssel über das Dashboard. Sie erhalten einen aktiven Schlüssel pro Konto. Ersetzen Sie Ihren alten Schlüssel, wenn Sie einen neuen generieren. Der Schlüssel gewährt sofortigen Zugriff auf das unzensierte Modell.

Eine Chat Completion Request senden

Senden Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions. Die Modell-ID ist uncensored. Dieser Endpunkt verarbeitet Texteingaben und gibt Textausgaben zurück. Sie können Parameter wie Temperatur und top_p anpassen.

Hier ist ein grundlegendes cURL-Beispiel zum Einstieg:

Copycurl https://api.dolphinaimodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit elevation is 29032 feet."}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI Python-Bibliothek. Zeigen Sie sie auf unsere Basis-URL. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel. Die Code-Struktur spiegelt die Standard-Nutzung von OpenAI wider. Dies gewährleistet eine einfache Migration für bestehende Projekte.

Konfigurieren Sie den Client mit diesen Werten:

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.dolphinaimodels.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 SDK-Konfiguration

Initialisieren Sie den Node.js-Client ähnlich. Legen Sie die Basis-URL und den API-Schlüssel fest. Das SDK übernimmt die Serialisierung automatisch. Dieser Ansatz funktioniert sowohl für serverseitige als auch für clientseitige Anwendungen.

Beispielkonfiguration:

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.dolphinaimodels.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-Antworten handhaben

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück. Jeder Chunk enthält teilweise Text. Der letzte Chunk enthält Token-Nutzungsdaten. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Benutzer.

Streamen Sie die Antwort:

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)

Verständnis von Limits und Fehlern

Das Context-Window umfasst 100.000 Tokens. Dies umfasst Eingabeaufforderung und Antwort. Maximale Ausgabe sind 16.000 Tokens pro Anfrage. Fehler geben standardmäßige HTTP-Codes zurück. 401 bedeutet einen ungültigen Schlüssel. 402 bedeutet unzureichendes Guthaben. 429 signalisiert Rate Limiting.

Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute begrenzt. Die Parallelität ist auf 8 gleichzeitige Anfragen begrenzt. Halten Sie die Anfragekörper unter 8 MB. Diese Limits gewährleisten eine stabile Leistung für Ihre Workloads.