Permulaan Pantas API Dolphin AI

URL Asas & Pengesahan

Mulakan dengan menetapkan URL asas dan kunci API anda dalam konfigurasi klien. Semua permintaan diautentikasi melalui Authorization header menggunakan kunci unik anda. Perkhidmatan kami bertindak sebagai penyedia bebas untuk dolphin AI OpenRouter model varian, bermakna anda tidak memerlukan akaun di OpenRouter untuk menggunakan endpoint ini. Cukup ambil kunci anda dari papan pemuka dan masukkan ke dalam pembolehubah persekitaran anda.

• URL Asas: https://api.openrouterdolphinai.com/v1
• Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Konfigurasi ini berfungsi dengan mana-mana SDK OpenAI piawai kerana kami meniru struktur titik akhir mereka dengan tepat. Anda hanya akan berinteraksi dengan titik akhir penyelesaian sembang, menjadikan integrasi anda mudah dan tertumpu pada penjanaan teks.

Permintaan Pertama

Hantar mesej pertama anda untuk menjana teks menggunakan POST kaedah. ID model sentiasa uncensored, yang memastikan anda mendapatkan varian uncensored khusus yang disesuaikan untuk dialog tanpa sekatan. Anda tidak perlu menentukan parameter pengaliran kompleks kerana kami menempatkan model tunggal ini secara langsung.

Gunakan arahan curl berikut untuk menguji sambungan anda serta-merta:

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"}]
  }'

Jika anda menerima respons JSON dengan kandungan, kunci anda aktif dan kredit ditolak dengan betul. Ralat seperti 401 menunjukkan kunci tidak sah, manakala 402 bermaksud anda perlu menambah nilai melalui kriptokoin. Pendekatan langsung ini mengelakkan variasi daripada penghala pelbagai model.

Integrasi SDK Python

Integrasikan dengan cepat menggunakan pustaka Python OpenAI rasmi dengan menunjukkannya ke URL asas kami. Ini membolehkan anda menggunakan kaedah biasa seperti chat.completions.create() tanpa menulis semula keseluruhan logik anda. Perpustakaan mengendalikan pengaturcaraan semula secara automatik, jadi anda boleh memberi tumpuan kepada reka bentuk prompt berbanding butiran HTTP.

Konfigurasikan klien dengan URL asas dan kunci anda:

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)

Perhatikan bahawa tingkap konteks kami adalah 100,000 token, jadi anda boleh menghantar sejarah perbualan yang besar. SDK akan mengendalikan tokenisasi dan penghantaran dengan cekap, memastikan arahan anda mencapai model tanpa beban berlebihan atau ralat format yang tidak perlu.

Penggunaan SDK Node

Pembangun Node boleh mencapai hasil yang sama menggunakan openai pakej npm. Sama seperti versi Python, anda mesti mengatasi URL asas lalai untuk menunjuk ke pelayan khusus kami. Ini memastikan permintaan anda dihantar terus ke model tidak disensor tanpa menghadapi had kadar pihak ketiga atau kelewatan perutean.

Mulakan klien dengan hujung titik yang betul:

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);

Corak ini berfungsi untuk panggilan serentak dan corak async/await. Anda boleh mengalirkan respons atau meminta mod JSON secara langsung dalam panggilan fungsi yang sama, memberikan anda fleksibiliti untuk pelbagai seni bina aplikasi tanpa mengubah tetapan pengesahan teras anda.

Respons Streaming

Aktifkan penjanaan teks masa nyata dengan menetapkan stream: true dalam parameter permintaan anda. API mengembalikan aliran Server-Sent Events (SSE), membolehkan anda memaparkan token apabila ia dijana. Ini mengurangkan latensi yang dirasakan bagi pengguna, menjadikan pengalaman itu terasa lebih pantas berbanding menunggu respons penuh.

Kumpulkan teks akhir dengan mengendalikan bahagian aliran dalam kod anda:

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)

Setiap chunk termasuk data penggunaan token dalam bahagian akhir, jadi anda boleh menjejaki kos dengan tepat. Aliran data sangat sesuai untuk antara muka chat di mana maklum balas segera meningkatkan keterlibatan pengguna. Anda boleh menghentikan aliran pada bila-bila masa jika pengguna menghantar mesej baru, menjimatkan kredit untuk respons separa.

Had, Ralat & Konteks

Memahami had teknikal untuk mengelakkan gangguan tidak dijangka dalam aplikasi anda. API kami mengenakan tetingkap konteks 100,000 token untuk setiap permintaan, menggabungkan prompt dan penyelesaian. Jika anda melebihi had output 16,000 token, penjanaan akan berhenti, jadi tetapkan max_tokens mengikutinya untuk mengawal kos.

Kod status HTTP biasa termasuk 401 untuk kunci tidak sah, 402 untuk kredit tidak mencukupi, dan 429 untuk had kadar. Anda terhad kepada 300 permintaan setiap minit per kunci. Kekangan ini memastikan penggunaan yang adil untuk semua pengguna. Gunakan 429 kesilapan untuk melaksanakan backoff eksponen dalam kod klien anda, memastikan operasi lancar semasa tempoh trafik puncak.