Szybki start API Dolphin llm

Uwierzytelnianie & konfiguracja URL bazowego

API korzysta ze standardowej autoryzacji tokenem Bearer. Otrzymujesz klucz natychmiast po rejestracji za pomocą Google lub adresu e-mail. Przechowuj ten klucz bezpiecznie w zmiennych środowiskowych. Wszystkie żądania muszą kierować się do dedykowanego podstawowego URL dla modelu uncensored.

• Bazowy URL: HTTPS://api.llmdolphin.com/v1
• Nagłówek Auth: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.llmdolphin.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set variable x to 5"}]
  }'

Endpoint Chat Completions

Wyślij prompty tekstowe do endpointu POST /v1/chat/completions. ID modelu to 'uncensored'. Możesz strumieniować odpowiedzi lub otrzymywać je jako pełne bloki tekstu. API akceptuje standardowe formaty wiadomości z rolami system, user i assistant.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmdolphin.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)

Odpowiedzi strumieniowe i zużycie tokenów

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream=true. Serwer zwraca zdarzenia Server-Sent Events (SSE). Dane o zużyciu tokenów pojawiają się w ostatnim fragmencie strumienia. Pozwala to na śledzenie kosztów w czasie rzeczywistym bez czekania na pełną odpowiedź.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmdolphin.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);

Wywoływanie funkcji & Tryb JSON

Model obsługuje wywoływanie funkcji z definicjami narzędzi. Możesz również wymusić wyjście JSON za pomocą response_format. Zapewnia to spójne parsowanie dla Twoich potoków automatyzacji. Zdefiniuj narzędzia w tablicy messages lub obiekcie żądania.

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)

Parametry: Temperatura, Top P, Seed

Kontroluj kreatywność za pomocą temperature i różnorodność za pomocą top_p. Użyj seed dla odtwarzalnych wyników. Model akceptuje standardowe parametry takie jak sekwencje stop i penalty obecności. Dostosuj te wartości do swojego konkretnego przypadku użycia.

Obsługa błędów & Limity szybkości

Obsługuj błędy 401 dla nieprawidłowych kluczy i 402 dla niewystarczającego kredytu. Limity szybkości to 300 żądań na minutę. Okno kontekstowe to 100 000 tokenów. Błędy i odmowy nie zużywają kredytu. Sprawdź status odpowiedzi, aby uzyskać szczegóły.