Dolphin AI Guide d'intégration
Intégrez notre API LLM sans censure à l'aide des SDK OpenAI standard. Ce guide couvre la configuration, le streaming et les outils pour une génération de contenu sans restriction.
Prérequis : configuration du SDK et de la clé API
Installez le SDK officiel pour votre langage. Créez un compte via e-mail ou connexion Google sur notre tableau de bord. Générez votre clé API immédiatement. Aucun numéro de téléphone n'est requis. La clé s'affiche une seule fois à l'écran. Stockez-la en toute sécurité. Nous ne stockons pas votre moyen de paiement. Les recharges en crypto utilisent USDT ou USDC. Le crédit n'expire jamais. Les erreurs ne coûtent rien. Vous ne payez que pour les tokens utilisés.
Configuration de l'URL de base et des en-têtes
Pointez votre client vers l'URL de base. Définissez l'en-tête d'autorisation avec votre clé. Utilisez l'ID de modèle "uncensored". Cela garantit que vous atteignez notre modèle sans censure. Ce n'est ni GPT ni Claude. Le point de terminaison accepte les complétions de chat standard. Les en-têtes doivent inclure la clé API. Les autres champs sont facultatifs. La température et le top_p fonctionnent comme prévu. Nous prenons en charge les paramètres standard d'OpenAI. Consultez la documentation pour les limites.
curl https://api.dolphinllmmodel.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "What is the max token limit for this endpoint?"}]
}'
Envoi de votre première demande de complétion de chat
Envoyez une requête POST avec vos messages. Incluez l'invite système pour le contexte. Définissez le contenu du message utilisateur. Le modèle renvoie une réponse textuelle. Vous pouvez spécifier le nombre maximal de jetons. La sortie par défaut est de 2 048 jetons. Définissez des limites plus élevées si nécessaire. La fenêtre de contexte est de 100 000 jetons. L'entrée et la sortie partagent cette limite. Assurez-vous que votre invite tient. Les erreurs renvoient des codes JSON standards. Vérifiez le corps de la réponse pour les erreurs.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.dolphinllmmodel.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)
Activer le streaming pour des réponses en temps réel
Définissez streaming sur true dans votre requête. L'API retourne des chunks via SSE. Chaque chunk contient du texte partiel. Traitez les jetons à mesure qu'ils arrivent. Cela réduit la latence perçue. Vous obtenez un retour immédiat. Le dernier chunk inclut l'utilisation des jetons. Surveillez l'utilisation pour le suivi des coûts. Le streaming fonctionne avec tous les paramètres. Les outils et le mode JSON sont également compatibles avec le streaming. Gérez les coupures de connexion avec élégance. Reconnectez-vous si le flux échoue.
stream = 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)
Utilisation des outils et de l'appel de fonctions
Définissez des schémas de fonctions dans votre requête. Transmettez-les en tant qu'outils à l'API. Le modèle retourne des appels d'outils. Analysez les arguments pour l'exécution. Soumettez à nouveau les résultats au modèle. Cela permet des flux de travail complexes. La prise en charge est au format standard OpenAI. Le choix de l'outil peut être automatique. Vous pouvez forcer des outils spécifiques. Le mode JSON fonctionne également avec les outils. Assurez-vous que votre schéma est valide. Des schémas invalides provoquent des erreurs. Testez d'abord avec des fonctions simples.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.dolphinllmmodel.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);
Gestion des limites de débit et des erreurs
Nous appliquons une limite de 300 requêtes par minute. Les requêtes simultanées sont limitées à huit. Les corps de requête doivent être inférieurs à 8 Mo. Une erreur 401 signifie une clé invalide. Vérifiez votre en-tête d'authentification. Une erreur 402 indique l'absence de crédit. Rechargez en crypto pour continuer. 429 signifie que vous avez atteint la limite de taux. Attendez et réessayez avec une rétrogradation. Les erreurs sont gratuites. Seuls les jetons complétés coûtent du crédit. Le contexte est de 100,000 jetons au total.
FAQ
S'agit-il de l'API officielle du modèle Dolphin ?
Non. Nous sommes un service indépendant. Nous hébergeons un modèle non censuré compatible avec les clients OpenAI. Il ne s'agit pas de l'API officielle du fournisseur. Consultez leur documentation pour connaître leurs limites spécifiques.
Comment payer pour l'API ?
Nous acceptons uniquement les cryptomonnaies. Utilisez de l'USDT sur TRC20 ou de l'USDC sur Base. Les approvisionnements varient de 20 $ à 500 $. Le crédit bonus s'applique pour les montants plus élevés.
Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?
La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela inclut le prompt et la complétion. La sortie maximale par requête est de 16 000 tokens. Utilisez la valeur par défaut de 2 048 si elle n'est pas spécifiée.
Sécurisez votre clé API
Inscrivez-vous, récupérez la clé, mettez à jour l'URL de base. Configuration simple.