Dolphin API クイックスタート

ベースURLと認証

APIキーは当社のエンドポイントへのすべてのリクエストを認証します。ベースURL HTTPS://api.apidolphin.com/v1 を使用し、任意のOpenAI互換SDKと連携できます。モデル識別子はすべての補完に "uncensored" です。この構成により、コードを修正せずに当社のインフラストラクチャと連携できます。

temperatureやtop_pなどの標準的なパラメータをサポートしています。必要に応じてJSONモードや関数呼び出しを有効にできます。エラーや拒否はプリペイドクレジットを消費しません。実際のトークン使用量のみ、透明なレートで課金されます。

最初のリクエストを送信

接続を確認するための基本的なチャット完了を送信します。以下のcurlコマンドを使用してエンドポイントをテストします。YOUR_API_KEYをダッシュボードから取得した実際のキーに置き換えてください。レスポンスにはモデルのテキスト出力が返されます。

このリクエストは標準的なOpenAI形式を使用しています。必要に応じてシステムプロンプトやユーザーメッセージを調整できます。APIは生成されたテキストを含むレスポンスオブジェクトを返します。スケーリングする前に、出力が期待どおりであることを確認してください。

使用例:

Copycurl 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統合

公式のOpenAI Pythonライブラリを使用して、当社のAPIと連携します。クライアント設定でベースURLとAPIキーを設定してください。以下のコードスニペットは、シンプルなテキスト生成呼び出しを示しています。

pip経由でライブラリをインストールします。その後、資格情報を使用してクライアントを初期化します。モデル名「uncensored」を使用してchat.completions.createを呼び出します。このアプローチにより、コードは異なるLLMプロバイダー間で移植可能になります。

コード例:

Copyfrom 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の統合

Node SDKは同じ構成パターンに従います。ベースURLとキーを使用してOpenAIクライアントを初期化します。「uncensored」モデルを使用して完了リクエストを送信します。この方法はサーバーサイドアプリケーションに最適です。

レスポンスデータを正しく処理してください。APIは標準的なcompletionオブジェクトを返します。レスポンスオブジェクトから生成されたテキストにアクセスできます。この設定はExpress、Fastify、または任意のNode.jsフレームワークで動作します。

実装例:

Copyimport 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);

ストリーミングレスポンスの処理

リアルタイムのトークン配信のためにストリーミングを有効にします。リクエストで stream パラメータを true に設定してください。APIは生成されるデータチャンクを返します。これによりエンドユーザーの知覚されるレイテンシが軽減されます。

アプリケーションロジックで各チャンクを処理します。最後のチャンクには最終的なトークン使用詳細が含まれます。ストリーミングはサポートされているすべてのパラメータで動作します。チャットインターフェースやライブテキスト生成に最適です。

ストリーミングの例：

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)

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

アカウントのコンテキストウィンドウは100,000トークンです。これにはプロンプトトークンと補完トークンの両方が含まれます。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。max_tokensを設定しない場合、制限は2,048トークンです。

レートリミットはキーごとに1分間あたり300リクエストを許可します。同時に8つのリクエストを実行できます。リクエストボディサイズの制限は8 MBです。無効なキーの場合はHTTP 401、残高不足の場合は402、レートリミットの場合は429を処理してください。エラーは無料なので、コストなしで再試行できます。