Guía de inicio rápido de chat Dolphin ai

Instalación y configuración del SDK

Comienza instalando la biblioteca de cliente oficial para tu lenguaje. Nuestra API utiliza el estándar OpenAI estructura del paquete, por lo que probablemente ya lo tengas. Configura la URL base para apuntar a nuestro endpoint y proporciona tu clave de API.

Utiliza el método de variable de entorno para mantener las credenciales seguras. La URL base es HTTPS://api.dolphinaichat.com/v1. Esto funciona con cualquier cliente compatible con OpenAI cambiando base_url y la clave API.

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);

Realizando tu primera solicitud POST

Envía una solicitud simple de finalización de chat para probar la conectividad. Utiliza el ID del modelo "uncensored" para el modelo de peso abierto ajustado para respuestas sin restricciones.

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"}]
  }'

Gestión de respuestas en streaming (SSE)

Habilita el streaming para recibir tokens en tiempo real. La API soporta Server-Sent Events (SSE) para una salida progresiva. Los detalles de uso de tokens aparecen en el último fragmento del stream.

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)

Comprensión de ventanas de contexto & tokens

El modelo admite una ventana de contexto de 100.000 tokens para prompt y respuesta combinados. La salida máxima es de 16.000 tokens por solicitud. max_tokens predeterminado es de 2.048 si no se establece. El precio es de $0.15 por cada 1M de tokens de entrada y $0.50 por cada 1M de tokens de salida.

Códigos de error y limitación de velocidad

Maneja los errores HTTP estándar de manera adecuada. 401 indica una clave inválida. 402 significa que no tienes crédito. 429 indica limitación de velocidad. Los límites son de 300 solicitudes por minuto por clave y 8 solicitudes concurrentes. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB.

Configuración del modo JSON y llamada de funciones

Usar response_format: {"type": "json_object"} para salidas estructuradas. Habilita la llamada de funciones con tools y tool_choice. Parámetros como temperature y top_p son totalmente compatibles.