Dolphin AI API Quickstart

ベースURL & 認証

クライアントの設定でベースURLとAPIキーを設定してください。すべてのリクエストは Authorization 固有のキーを使用してヘッダー。当サービスは、の独立したプロバイダーとして機能します。 openrouter dolphin AI モデルバリアントであり、このエンドポイントを使用するためにOpenRouterにアカウントを登録する必要はありません。ダッシュボードからキーを取得し、環境変数に設定するだけです。

• ベースURL： https://api.openrouterdolphinai.com/v1
• ヘッダー： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

この構成は、正確なエンドポイント構造を模倣しているため、標準のOpenAI SDKと動作します。チャット完了エンドポイントのみを操作することになり、テキスト生成に焦点を当てたシンプルで集中した統合が維持されます。

最初のリクエスト

シンプルな POST メソッド。モデルIDは常に uncensoredを直接指していることを確認してください。これにより、制限のない対話用にチューニングされた特定のアンセンサードバリアントを取得できます。この単一モデルを直接ホストしているため、複雑なルーティングパラメータを指定する必要はありません。

接続をすぐにテストするために以下のcurlコマンドを使用してください：

Copycurl https://api.openrouterdolphinai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this python function"}]
  }'

コンテンツ付きのJSONレスポンスが返された場合、キーは有効でクレジットが正しく減算されています。401エラーはキーが無効であることを、402エラーは暗号通貨でチャージが必要であることを示します。この直接的なアプローチは、マルチモデルルーターの可変性を避けます。

Python SDK統合

公式のOpenAI Pythonライブラリを使用して、ベースURLを当社のサービスにポイントして迅速に統合します。これにより、おなじみのメソッドを使用できます。 chat.completions.create() ロジック全体を書き換えることなく。ライブラリがシリアライゼーションを自動的に処理するため、HTTPの詳細よりもプロンプトの設計に集中できます。

ベースURLとキーでクライアントを設定してください:

Copyfrom openai import OpenAI

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

コンテキストウィンドウが100,000トークンであるため、 substantialな会話履歴を渡すことができることを覚えておいてください。SDKはトークン化と送信を効率的に処理し、プロンプトが不要なオーバーヘッドやフォーマットエラーなしでモデルに到達することを保証します。

Node SDKの使用法

Node開発者は、以下の方法でも同じ結果を得ることができます。 openai npmパッケージ。Python版と同様に、デフォルトのベースURLを当社の専用サーバーを指すようにオーバーライドする必要があります。これにより、リクエストがサードパーティのレート制限やルーティング遅延を経由せずに、無修正モデルに直接到達することが保証されます。

正しいエンドポイントを使用してクライアントを初期化:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

このパターンは同期呼び出しとasync/awaitパターンの両方で機能します。同じ関数呼び出し内でストリーミングレスポンスやJSONモードを直接リクエストできるため、コア認証設定を変更せずに、異なるアプリケーションアーキテクチャに柔軟に対応できます。

ストリーミングレスポンス

設定することでリアルタイムテキスト生成を有効にします stream: true リクエストパラメータに指定します。APIは、生成されるにつれてトークンを表示できるServer-Sent Events (SSE)ストリームを返します。これによりユーザーの体感レイテンシーが削減され、完全な応答を待つよりもはるかに高速な体験が可能になります。

ストリームを正しく処理して最終テキストを累積します:

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)

各チャンクには最終部分にトークン使用データが含まれるため、コストを正確に追跡できます。ストリーミングは即時フィードバックがユーザーエンゲージメントを向上させるチャットインターフェースに最適です。ユーザーが新しいメッセージを送信した場合、ストリームをいつでも停止でき、部分的な応答に対してクレジットを節約できます。

制限、エラー & コンテキスト

アプリケーションでの予期せぬ中断を避けるための技術的境界を理解しましょう。当APIは、各リクエストに対してプロンプトと補完を合わせた100,000トークンのコンテキストウィンドウを適用します。16,000トークンの出力制限を超えると生成が停止するため、設定 max_tokens コストを制御するために適切に。

一般的なHTTPステータスコードには、無効なキーに対する401、残高不足に対する402、レート制限に対する429が含まれます。制限はキーあたり1分間300リクエストです。これらの制約は、すべてのユーザー間で公平な利用を確保します。使用するには 429 クライアントコードで指数関数的バックオフを実装するためのエラー。ピーク時のトラフィックでもスムーズな運用を確保します。