Schnellstartanleitung für Dolphin ai Chat

SDK-Installation & Konfiguration

Installieren Sie zunächst die offizielle Client-Bibliothek für Ihre Sprache. Unsere API verwendet den Standard OpenAI Paketstruktur, also haben Sie sie wahrscheinlich bereits. Konfigurieren Sie die Base URL, um auf unseren Endpoint zu verweisen, und übergeben Sie Ihren API-Schlüssel.

Verwenden Sie die Umgebungsvariablen-Methode, um Anmeldeinformationen sicher zu halten. Die Basis-URL ist HTTPS://api.dolphinaichat.com/v1. Dies funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client, indem Sie base_url und den API-Schlüssel ändern.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Ihre erste POST-Anfrage erstellen

Sende eine einfache Chat-Vervollständigungsanfrage, um die Konnektivität zu testen. Verwende die Modell-ID "uncensored" für das Open-Weight-Modell, das auf uneingeschränkte Antworten abgestimmt ist.

Copycurl https://api.dolphinaichat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the daily server load statistics for the last week"}]
  }'

Streaming-Antworten (SSE) handhaben

Aktivieren Sie Streaming, um Tokens in Echtzeit zu empfangen. Die API unterstützt Server-Sent Events (SSE) für progressive Ausgaben. Token-Nutzungsdetails erscheinen im letzten Chunk des Streams.

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)

Verständnis von Kontextfenstern & Tokens

Das Modell unterstützt einen Kontextfenster von 100.000 Token für die Kombination aus Prompt und Completion. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Token pro Anfrage. Standardmäßig beträgt max_tokens 2.048, wenn nicht festgelegt. Der Preis beträgt $0.15 pro 1M Input-Token und $0.50 pro 1M Output-Token.

Fehlercodes & Rate Limiting

Verwalten Sie Standard-HTTP-Fehler angemessen. 401 zeigt einen ungültigen Schlüssel an. 402 bedeutet, dass Sie kein Guthaben haben. 429 signalisiert Ratenbegrenzung. Die Limits liegen bei 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel und 8 gleichzeitigen Anfragen. Die maximale Anforderungskörpergröße beträgt 8 MB.

Einrichtung des JSON-Modus & Funktionsaufruf

Verwenden response_format: {"type": "json_object"} für strukturierte Ausgaben. Aktivieren Sie Function Calling mit tools und tool_choice. Parameter wie Temperatur und top_p werden vollständig unterstützt.