Dolphin models ai API Hızlı Başlangıç

1. Önkoşullar: SDK ve API Anahtarı

Google hesabınızla veya e-posta adresinizle kaydolun ve API anahtarınızı anında edinin. Uç noktayla iletişim kurmak için tercih ettiğiniz dilin resmi SDK'sına ihtiyacınız vardır. Anahtar, gönderdiğiniz her isteği doğrular.

2. Temel URL'nizi Yapılandırın

Temel URL'yi HTTPS://api.dolphinmodelsai.com/v1 olarak istemci yapılandırmanızda ayarlayın. Bu URL, isteklerinizi filtrelenmemiş çıkarım sunucularımıza yönlendirir. API anahtarınızın yetkilendirme başlığında iletildiğinden emin olun. Uç nokta, uyumluluk için standart OpenAI kalıplarını izler.

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. İlk Sohbet Tamamlama İsteğini Gönderin

"uncensored" model kimliği ile /v1/chat/completions adresine POST isteği gönderin. Mesaj geçmişinizi messages dizisine ekleyin. API, yasal yetişkin kullanım için içerik reddetmeleri olmadan metin yanıtı döndürür. Rastgeleliği kontrol etmek için temperature gibi parametreleri ayarlayabilirsiniz.

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. Streaming'i Etkinleştirin ve Token Kullanımını Yönetin

Token'lar üretildikçe almak için streaming değerini true olarak ayarlayın. Her chunk kısmi metin ve kullanım meta verileri içerir. Son chunk, faturalandırma doğruluğu için toplam token sayısını içerir. Bu yaklaşım, uzun yanıtlar için algılanan gecikmeyi azaltır.

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. Yapılandırılmış Çıktı İçin JSON Modunu Kullanın

Yapılandırılmış çıktıyı zorlamak için response_format'i {"type": "json_object"} olarak geçirin. Model, yanıtta geçerli JSON sözdizimini garanti eder. Bu özellik, verileri uygulama mantığınıza ayrıştırmak için idealdir. Manuel regex doğrulamasına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.

6. Fonksiyon Çağırma (Araçlar) Uygulama

İstek gövnenize araçlar tanımlayarak işlev çağırma yeteneklerini etkinleştirin. Model, düz metin yerine araç çağrıları döndürebilir. İşlevi çalıştırın ve sonucu modele geri gönderin. Bu desen, karmaşık çok adımlı iş akışlarını destekler.

7. Hız Sınırlarını ve Parametreleri Anlayın

Her API anahtarı dakikada 300 istekle sınırlıdır. Herhangi bir anda 8 eşzamanlı istek yapabilirsiniz. Bağlam penceresi girdi ve çıktı için birlikte 100.000 tokena kadar destekler. Bu limitleri aşan istekler 429 hata kodu alır. Kredi hataları 402 durumunu döndürür.

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)