Início Rápido da API Dolphin AI

URL Base & Autenticação

Comece definindo o URL base e a chave de API na configuração do seu cliente. Todas as solicitações são autenticadas via Authorization Cabeçalho usando sua chave exclusiva. Nosso serviço atua como um provedor independente para o dolphin OpenRouter AI variação do modelo, o que significa que você não precisa de uma conta no OpenRouter para usar este endpoint. Basta pegar sua chave no painel e inseri-la nas variáveis de ambiente.

• URL Base: https://api.openrouterdolphinai.com/v1
• Cabeçalho: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Esta configuração funciona com qualquer SDK padrão da OpenAI porque imitamos exatamente a estrutura de endpoint deles. Você interagirá apenas com o endpoint de conclusões de chat, mantendo sua integração simples e focada na geração de texto.

Primeira solicitação

Envie sua primeira mensagem para gerar texto usando o simples POST método. O ID do modelo é sempre uncensored, o que garante que você obtenha a variante específica sem censura, ajustada para diálogo sem restrições. Você não precisa especificar parâmetros de roteamento complexos, pois hospedamos este modelo único diretamente.

Use o seguinte comando curl para testar sua conexão imediatamente:

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"}]
  }'

Se você receber uma resposta JSON com conteúdo, sua chave está ativa e os créditos são deduzidos corretamente. Erros como 401 indicam uma chave inválida, enquanto 402 significa que você precisa recarregar via criptomoeda. Esta abordagem direta evita a variabilidade dos roteadores de múltiplos modelos.

Integração do SDK Python

Integre rapidamente usando a biblioteca Python oficial da OpenAI, apontando-a para nossa URL base. Isso permite que você use métodos familiares como chat.completions.create() sem reescrever toda a sua lógica. A biblioteca lida com a serialização automaticamente, então você pode se concentrar no design do prompt em vez de detalhes de HTTP.

Configure o cliente com sua URL base e chave:

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)

Lembre-se de que nossa janela de contexto é de 100,000 tokens, então você pode passar um histórico de conversas substancial. O SDK cuidará da tokenização e transmissão de forma eficiente, garantindo que seus prompts alcancem o modelo sem sobrecarga desnecessária ou erros de formatação.

Uso do SDK Node

Desenvolvedores Node podem alcançar os mesmos resultados usando o openai pacote npm. Assim como a versão Python, você deve substituir a URL base padrão para apontar para nossos servidores dedicados. Isso garante que suas solicitações vão diretamente para o modelo sem censura sem atingir limites de taxa de terceiros ou atrasos de roteamento.

Inicialize o cliente com o endpoint correto:

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);

Esse padrão funciona tanto para chamadas síncronas quanto para padrões assíncronos com async/await. Você pode transmitir respostas ou solicitar o modo JSON diretamente na mesma chamada de função, oferecendo flexibilidade para diferentes arquiteturas de aplicativo sem alterar sua configuração principal de autenticação.

Respostas em Streaming

Ativar geração de texto em tempo real definindo stream: true nos parâmetros da sua solicitação. A API retorna um fluxo de Eventos Enviados pelo Servidor (SSE), permitindo que você exiba tokens conforme são gerados. Isso reduz a latência percebida para os usuários, tornando a experiência muito mais rápida do que aguardar uma resposta completa.

Manipule os chunks do stream para acumular o texto final:

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)

Cada chunk inclui dados de uso de tokens no último trecho, permitindo que você rastreie os custos com precisão. O streaming é ideal para interfaces de chat onde o feedback imediato melhora o engajamento do usuário. Você pode interromper o stream a qualquer momento se o usuário enviar uma nova mensagem, economizando créditos em respostas parciais.

Limites, Erros & Contexto

Entenda os limites técnicos para evitar interrupções inesperadas no seu aplicativo. Nossa API impõe uma janela de contexto de 100.000 tokens para cada solicitação, combinando prompt e conclusão. Se você exceder o limite de saída de 16.000 tokens, a geração será interrompida, então defina max_tokens consequentemente para controlar os custos.

Códigos de status HTTP comuns incluem 401 para chaves inválidas, 402 para crédito insuficiente e 429 para limites de taxa. Você está limitado a 300 solicitações por minuto por chave. Essas restrições garantem uso justo para todos os usuários. Use o 429 erro para implementar backoff exponencial no código do seu cliente, garantindo operação suave durante períodos de pico de tráfego.