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Instalação e Configuração do SDK

Come instalando a biblioteca de cliente oficial para a sua linguagem. Nossa API usa o padrão OpenAI estrutura do pacote, então você provavelmente já o tem. Configure a URL base para apontar para nosso endpoint e forneça sua chave de API.

Use o método de variável de ambiente para manter as credenciais seguras. A URL base é HTTPS://api.dolphinaichat.com/v1. Isso funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI alterando base_url e a chave de 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);

Fazendo sua primeira solicitação POST

Envie uma solicitação simples de conclusão de chat para testar a conectividade. Use o ID do modelo "uncensored" para o modelo de pesos abertos ajustado para respostas sem restrições.

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"}]
  }'

Lidando com Respostas de Streaming (SSE)

Ative o streaming para receber tokens em tempo real. A API suporta Server-Sent Events (SSE) para saída progressiva. Os detalhes de uso de tokens aparecem no último chunk do fluxo.

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)

Compreendendo Janelas de Contexto & Tokens

O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. A saída máxima é de 16.000 tokens por solicitação. max_tokens padrão é 2.048 se não definido. O preço é $0.15 por 1M de tokens de entrada e $0.50 por 1M de tokens de saída.

Códigos de Erro & Limitação de Taxa

Lide com erros HTTP padrão de forma elegante. 401 indica uma chave inválida. 402 significa que você não tem crédito. 429 sinaliza limitação de taxa. Os limites são de 300 solicitações por minuto por chave e 8 solicitações simultâneas. O tamanho máximo do corpo da solicitação é de 8 MB.

Configuração do Modo JSON e Chamada de Funções

Usar response_format: {"type": "json_object"} para saídas estruturadas. Habilite chamada de funções com tools e tool_choice. Parâmetros como temperatura e top_p são totalmente suportados.