Dolphin API 快速入門

基礎 URL 與驗證

您的 API 金鑰用於驗證對我們端點的所有請求。使用基礎 URL HTTPS://api.apidolphin.com/v1 搭配任何 OpenAI 相容的 SDK。模型識別碼為 "uncensored" 用於所有補全。此設定確保您的程式碼能無縫運作於我們的基礎設施上。

我們支援 temperature 和 top_p 等標準參數。您可以根據需要啟用 JSON 模式或函式呼叫。錯誤和拒絕請求不會消耗您的預付額度。僅根據實際 token 用量按我們透明的費率收費。

發送您的第一個請求

發送基本的聊天補全以驗證您的連線。使用下方的 curl 命令測試端點。將 YOUR_API_KEY 替換為您從儀表板獲得的實際金鑰。回應返回模型的文本輸出。

此請求使用標準的 OpenAI 格式。您可以根據需要調整系統提示詞或使用者訊息。API 回傳一個包含生成文字的回應物件。在擴大規模之前，請驗證輸出是否符合您的預期。

使用範例：

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 集成

使用官方 OpenAI Python 函式庫與我們的 API 互動。在客戶端設定中設定 base URL 和 API 金鑰。下方的程式碼片段展示了一個簡單的文本生成呼叫。

透過 pip 安裝函式庫。然後使用您的憑證初始化客戶端。使用模型名稱 "uncensored" 呼叫 chat.completions.create。此方法使您的程式碼在不同 LLM 供應商之間保持可移植性。

程式範例：

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 整合

Node SDK 遵循相同的配置模式。使用您的基礎 URL 和金鑰初始化 OpenAI 客戶端。使用「uncensored」模型發送完成請求。此方法非常適合伺服器端應用。

請確保正確處理回應資料。API 會回傳標準的補全物件。您可以從回應物件中取得產生的文字。此設定適用於 Express、Fastify 或任何 Node.js 框架。

實作範例：

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);

處理串流回應

啟用串流以即時交付 Token。在請求中將 stream 參數設為 true。API 會隨著資料生成回傳資料區塊。這可降低終端使用者的感知延遲。

在您的應用程序邏輯中處理每個數據塊。最後一個數據塊包含最終 token 使用詳情。流式傳輸支持所有支持的參數。它非常適合聊天界面和實時文本生成。

串流範例：

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)

限制、錯誤與上下文視窗

您的帳戶擁有 100,000 個 token 的上下文視窗。這包括提示和補全 token。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。如果您未設定 max_tokens，則限制為 2,048 個 token。

速率限制允許每金鑰每分鐘 300 次請求。您同時可進行 8 個併發請求。請求主體大小限制為 8 MB。請處理 HTTP 401（金鑰無效）、402（餘額不足）和 429（超出速率限制）。錯誤免費，因此您可以無成本地重試。