DolphinモデルAI APIクイックスタート

1. 前提条件：SDKとAPIキー

Googleアカウントまたはメールアドレスでサインアップし、APIキーを瞬時に受け取りましょう。エンドポイントとの通信には、お好みの言語用の公式SDKが必要です。キーは送信するすべてのリクエストの認証に使用されます。

2. ベースURLを設定する

クライアント設定でベースURLを HTTPS://api.dolphinmodelsai.com/v1 に設定してください。このURLはリクエストを当社の無制限推論サーバーにルーティングします。APIキーを認証ヘッダーに渡すことを確認してください。エンドポイントは互換性のために標準的なOpenAIのパターンに従っています。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

3. 最初のチャット完了リクエストを送信する

モデル id "uncensored" を使用して /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します。messages 配列にメッセージ履歴を含めてください。API は法的な成人用途に対してコンテンツ拒否なしのテキスト応答を返します。temperature などのパラメータを調整してランダム性を制御できます。

Copycurl https://api.dolphinmodelsai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the time complexity of this sorting algorithm"}]
  }'

4. ストリーミングを有効にし、トークン使用量を処理する

ストリーミングをtrueに設定して、生成されるたびにトークンを受信します。各チャンクには部分的なテキストと使用メタデータが含まれます。最終チャンクには請求の正確さのための総トークン数が含まれます。このアプローチは長時間のレスポンスに対する知覚されるレイテンシを軽減します。

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)

5. 構造化された出力のためにJSONモードを使用する

response_formatを{"type": "json_object"}として渡して構造化出力を強制します。モデルは応答内で有効なJSON構文を保証します。この機能は、データをアプリケーションロジックに解析するのに最適です。手動の正規表現検証の必要性を排除します。

6. ファンクションコール（ツール）の実装

関数呼び出し機能を有効にするために、リクエストにツールを定義します。モデルはプレーンテキストの代わりにツール呼び出しを返します。関数を実行し、結果をモデルに送信します。このパターンは複雑なマルチステップワークフローをサポートします。

7. Understand Rate Limits and Parameters

各APIキーは1分あたり300リクエストに制限されています。同時に8つのリクエストを実行できます。コンテキストウィンドウは、入力と出力を合わせて最大100,000トークンをサポートします。これらの制限を超えるリクエストは429エラーコードを受信します。クレジットエラーは402ステータスを返します。

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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