डॉल्फिन API क्विकस्टार्ट
अपने मौजूदा OpenAI-संगत टूल्स को हमारे अनसेंसर्ड LLM से कनेक्ट करके Dolphin API के साथ शुरुआत करें। यह गाइड प्रमाणीकरण, बुनियादी अनुरोधों, स्ट्रीमिंग और उच्च-वॉल्यूम उपयोग के लिए महत्वपूर्ण सीमाओं को कवर करती है।
https://api.apidolphin.com/v1uncensored
बेस URL और प्रमाणीकरण
आपका API key हमारे एंडपॉइंट द्वारा हर अनुरोध को प्रमाणीकृत करता है। बेस यूआरएल HTTPS://api.apidolphin.com/v1 का उपयोग किसी भी OpenAI-compatible SDK के साथ करें। मॉडल पहचानकर्कर्ता "uncensored" है, जो सभी पूर्णताओं के लिए है। यह सेटअप सुनिश्चित करता है कि आपका कोड हमारी इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ बिना किसी संशोधन के काम करे।
हम तापमान और top_p जैसे मानक पैरामीटर का समर्थन करते हैं। आप आवश्यकतानुसार JSON मोड या फ़ंक्शन कॉलिंग सक्षम कर सकते हैं। त्रुटियां और अस्वीकृतियां आपके प्रीपेड क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। केवल वास्तविक टोकन उपयोग हमारे पारदर्शी दरों पर चार्ज किया जाता है।
अपनी पहली रिक्वेस्ट भेजें
अपने कनेक्शन की पुष्टि करने के लिए एक बेसिक चैट कंप्लीशन भेजें। एंडपॉइंट टेस्ट करने के लिए नीचे दिए गए curl कमांड का उपयोग करें। YOUR_API_KEY को डैशबोर्ड से अपनी वास्तविक कुंजी से बदलें। रिस्पॉन्स मॉडल के टेक्स्ट आउटपुट को लौटाता है।
यह अनुरोध मानक OpenAI फॉर्मेट का उपयोग करता है। आप आवश्यकतानुसार सिस्टम प्रॉम्प्ट या यूजर मेसेज समायोजित कर सकते हैं। API जनरेटेड टेक्स्ट युक्त एक प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट लौटाता है। स्केल अप करने से पहले आउटपुट की जांच करें कि क्या यह आपकी अपेक्षाओं से मेल खाता है।
उदाहरण उपयोग:
curl https://api.apidolphin.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Convert the attached JSON payload to YAML format"}]
}'Python SDK इंटीग्रेशन
हमारे API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में बेस URL और API कुंजी सेट करें। नीचे दिया गया कोड स्निपेट एक सरल टेक्स्ट जनरेशन कॉल को दर्शाता है।
लाइब्रेरी को pip के माध्यम से इंस्टॉल करें। फिर अपने क्रेडेंशियल्स के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। मॉडल के नाम "uncensored" के साथ chat.completions.create कॉल करें। यह दृष्टिकोण आपके कोड को विभिन्न LLM प्रोवाइडर्स के बीच पोर्टेबल रखता है।
कोड उदाहरण:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apidolphin.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 एकीकरण
Node SDK वही कॉन्फ़िगरेशन पैटर्न फॉलो करता है। अपने बेस यूआरएल और की के साथ OpenAI क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। "अनसेंसर्ड" मॉडल का उपयोग करके एक कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजें। यह विधि सर्वर-साइड एप्लिकेशन्स के लिए आदर्श है।
सुनिश्चित करें कि आप प्रतिक्रिया डेटा को सही ढंग से हैंडल करते हैं। API एक मानक पूर्णता वस्तु (completion object) लौटाता है। आप प्रतिक्रिया वस्तु से जनरेटेड टेक्स्ट तक पहुंच सकते हैं। यह सेटअप Express, Fastify, या किसी भी Node.js फ्रेमवर्क के साथ काम करता है।
अमलीकरण उदाहरण:
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apidolphin.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);स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को हैंडल करें
वास्तविक समय में टोकन वितरण के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें। अपने अनुरोध में stream पैरामीटर को true पर सेट करें। API डेटा चंक को जनरेट होते ही लौटाता है। इससे अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता कम होती है।
प्रत्येक चंक को अपनी एप्लिकेशन लॉजिक में प्रक्रिया करें। अंतिम चंक में अंतिम टोकन उपयोग विवरण होता है। स्ट्रीमिंग सभी समर्थित पैरामीटर के साथ काम करती है। यह चैट इंटरफेस और लाइव टेक्स्ट जनरेशन के लिए आदर्श है।
स्ट्रीमिंग उदाहरण:
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)सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो
आपके खाते में 100,000 टोकन का संदर्भ विंडो है। इसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों टोकन शामिल हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आप max_tokens सेट नहीं करते हैं, तो सीमा 2,048 टोकन है।
रेट लिमिट्स प्रति कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट की अनुमति देते हैं। आपके पास 8 समानांतर अनुरोध हो सकते हैं। अनुरोध बॉई साइज लिमिट 8 MB है। अमान्य कुंजियों के लिए HTTP 401, अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 और रेट लिमिट्स के लिए 429 हैंडल करें। त्रुटियां मुफ्त हैं, इसलिए आप बिना लागत के पुनः प्रयास कर सकते हैं।
FAQ
डॉल्फिन API क्या है?
डॉल्फिन API एक होस्टेड, OpenAI-संगत एंडपॉइंट है जो एक अनकैप्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल को सर्व करता है। यह टेम्परेचर और top_p जैसे मानक पैरामीटर के साथ टेस्ट जनरेशन का समर्थन करता है। आपको केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए भुगतान करना होता है, प्रीपेड क्रेडिट के साथ।
प्रीपेड क्रेडिट कैसे काम करता है?
क्रेडिट इनपुट और आउटपुट के लिए वास्तविक टोकन उपयोग के आधार पर चार्ज किया जाता है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां आपके बैलेंस का उपभोग नहीं करतीं। भुगतान किया गया क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है, और आप किसी भी समय क्रिप्टो के साथ टॉप-अप कर सकते हैं।
दर सीमाएं क्या हैं?
आप प्रति API कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट भेज सकते हैं। 8 संवर्धित अनुरोधों की एक सीमा है। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए। ये सीमां हाई-वॉल्यूमज उपयोग के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं।
अपनी API कुंजी को अनलॉक करें
साइन अप करें, अपनी कुंजी प्राप्त करें, और बेस यूआरएल अपडेट करें। बस इतना ही।
