Dolphin 模型 AI API 快速入门

1. 前提条件：SDK 和 API 密钥

使用您的 Google 账号或邮箱注册，即可立即获取 API 密钥。您需要使用首选语言的官方 SDK 来与端点通信。该密钥用于验证您发送的每个请求。

2. 配置您的 Base URL

在客户端配置中将基础 URL 设置为 HTTPS://api.dolphinmodelsai.com/v1。此 URL 将请求路由到我们的 uncensored 推理服务器。确保在授权标头中传递 API 密钥。该端点遵循标准的 OpenAI 模式以实现兼容性。

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. 发送第一个聊天完成请求

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求，使用模型 id "uncensored"。在 messages 数组中包含你的消息历史。API 返回文本响应，在合法成人用途下不进行内容拒绝。你可以调整 temperature 等参数来控制随机性。

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. 启用流式传输并处理 Token 使用情况

将 streaming 设置为 true 以接收生成的令牌。每个数据块包含部分文本和使用元数据。最后一个数据块包括用于计费准确性的总令牌数。这种方法降低了长回复的感知延迟。

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. 使用JSON模式获取结构化输出

将 response_format 设置为 {"type": "json_object"} 以强制结构化输出。模型保证响应中包含有效的 JSON 语法。此功能非常适合将数据解析到应用程序逻辑中，无需手动进行正则表达式验证。

6. 实现函数调用（工具）

在请求中定义工具以启用函数调用功能。模型可以返回工具调用而非纯文本。你执行函数并将结果发送回模型。此模式支持复杂的多步工作流。

7. 了解速率限制和参数

每个 API 密钥每分钟限 300 次请求。您可以随时拥有 8 个并发请求。上下文窗口支持最多 100,000 个 token 的输入和输出总和。超出这些限制的请求将收到 429 错误代码。余额错误返回 402 状态。

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)