Dolphin llm API Quickstart

Аутентификация & установка базового URL

API использует стандартную аутентификацию Bearer-токеном. Вы получаете ключ сразу после регистрации через Google или адрес электронной почты. Храните этот ключ в безопасности в переменных среды. Все запросы должны направляться на выделенный базовый URL для uncensored-модели.

• Базовый URL: HTTPS://api.llmdolphin.com/v1
• Заголовок 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"}]
  }'

Эндпоинт Chat Completions

Отправляйте текстовые промпты на эндпоинт POST /v1/chat/completions. Идентификатор модели 'uncensored'. Вы можете потоково передавать ответы или получать их как полные текстовые блоки. API принимает стандартные форматы сообщений с ролями system, user и 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)

Потоковые ответы и использование токенов

Включите потоковую передачу, установив stream=true. Сервер возвращает события, отправляемые сервером (SSE). Данные об использовании токенов появляются в последнем фрагменте потока. Это позволяет отслеживать расходы в реальном времени, не ожидая полного ответа.

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);

Вызов функций & JSON Mode

Модель поддерживает вызов функций с определениями инструментов. Вы также можете принудительно использовать вывод в формате JSON с помощью response_format. Это обеспечивает согласованный парсинг для ваших конвейеров автоматизации. Определяйте инструменты в массиве messages или объекте запроса.

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)

Параметры: Temperature, Top P, Seed

Контролируйте креативность с помощью temperature и разнообразие с помощью top_p. Используйте seed для воспроизводимых выводов. Модель принимает стандартные параметры, такие как последовательности остановки и штраф за присутствие. Настройте эти значения в соответствии с вашим конкретным случаем использования.

Обработка ошибок и ограничения по частоте запросов

Обработка ошибок 401 для недействительных ключей и 402 для недостатка кредита. Лимиты частоты запросов составляют 300 запросов в минуту. Контекстное окно составляет 100 000 токенов. Ошибки и отказы не потребляют кредит. Проверьте статус ответа для получения подробной информации.