Dolphin models ai API Quickstart

1. Vereisten: SDK en API-sleutel

Meld je aan met je Google-account of e-mailadres om direct een API-sleutel te ontvangen. Je hebt de officiële SDK voor je voorkeurstaal nodig om met het eindpunt te communiceren. De sleutel verifieert elk verzoek dat je verstuurt.

2. Configureer je Basis-URL

Stel de basis-URL in op HTTPS://api.dolphinmodelsai.com/v1 in je clientconfiguratie. Deze URL routeert je verzoeken naar onze uncensored-inferentieservers. Zorg dat je API-sleutel wordt doorgegeven in de autorisatieheader. Het eindpunt volgt standaard OpenAI-patronen voor compatibiliteit.

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. Stuur je eerste chatvoltooiingsverzoek

Stuur een POST-verzoek naar /v1/chat/completions met de model id "uncensored". Voeg je berichtgeschiedenis toe in de messages-array. De API retourneert een tekstantwoord zonder inhoudsweigeringen voor wettelijk volwassen gebruik. Je kunt parameters zoals temperature aanpassen om de willekeurigheid te bepalen.

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. Schakel streaming in en verwerk tokengebruik

Stel streaming in op true om tokens te ontvangen terwijl ze worden gegenereerd. Elk chunk bevat gedeeltelijke tekst en verbruiksmetadata. Het laatste chunk bevat het totale tokenaantal voor nauwkeurige facturatie. Deze aanpak vermindert de waargenomen latentie voor lange antwoorden.

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. Gebruik JSON-modus voor gestructureerde output

Geef response_format als {"type": "json_object"} door om gestructureerde output af te dwingen. Het model garandeert geldige JSON-syntaxis in het antwoord. Deze functie is ideaal voor het parseren van gegevens in uw applicatielogica. Het elimineert de behoefte aan handmatige regex-validatie.

6. Implementeer function calling (tools)

Definieer tools in je request om de function calling-mogelijkheden in te schakelen. Het model kan toolaanroepen retourneren in plaats van platte tekst. Je voert de functie uit en stuurt het resultaat terug naar het model. Dit patroon ondersteunt complexe multi-step workflows.

7. Rate limits en parameters begrijpen

Elke API-sleutel is beperkt tot 300 verzoeken per minuut. Je kunt op elk moment 8 gelijktijdige verzoeken uitvoeren. Het contextvenster ondersteunt tot 100.000 tokens voor input en output samen. Verzoeken die deze limieten overschrijden, ontvangen een 429-foutcode. Kredietfouten retourneren een 402-status.

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)