Început rapid API Dolphin AI

URL de bază & Autentificare

Începe prin a-ți seta URL-ul de bază și cheia API în configurația clientului. Toate solicitările se autentifică prin intermediul Authorization header folosind cheia ta unică. Serviciul nostru acționează ca un furnizor independent pentru dolphin OpenRouter AI variantă de model, ceea ce înseamnă că nu aveți nevoie de un cont pe OpenRouter pentru a utiliza acest endpoint. Pur și simplu preluați cheia din panoul de control și introduceți-o în variabilele de mediu.

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

Această configurare funcționează cu orice SDK standard OpenAI deoarece imităm exact structura endpoint-urilor acestora. Vei interacționa doar cu endpoint-ul de completări chat, menținând integrarea simplă și concentrată pe generarea de text.

Prima cerere

Trimite primul tău mesaj pentru a genera text folosind POST metodă. ID-ul modelului este întotdeauna uncensored, care asigură că obțineți varianta specifică uncensored, optimizată pentru dialog nelimitat. Nu trebuie să specificați parametrii complecși de rutare, deoarece găzduim acest model unic direct.

Folosește următoarea comandă curl pentru a-ți testa conexiunea imediat:

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"}]
  }'

Dacă primiți un răspuns JSON cu conținut, cheia este activă și creditul este dedus corect. Erori precum 401 indică o cheie invalidă, în timp ce 402 înseamnă că trebuie să reîncărcați prin criptomonede. Această abordare directă evită variabilitatea routerelor multi-model.

Integrare SDK Python

Integrează rapid folosind biblioteca oficială Python OpenAI indicând-o către URL-ul nostru de bază. Acest lucru îți permite să folosești metode familiare precum chat.completions.create() fără a rescrie întreaga logică. Biblioteca gestionează serializarea automat, astfel încât să vă puteți concentra pe designul promptului, nu pe detaliile HTTP.

Configurați clientul cu URL-ul de bază și cheia:

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)

Amintește că fereastra de context este de 100,000 de tokeni, așa că poți transmite un istoric substantial de conversație. SDK-ul va gestiona tokenizarea și transmiterea eficient, asigurând că prompturile tale ajung la model fără overhead inutil sau erori de formatare.

Utilizare SDK Node

Dezvoltatorii Node pot obține aceleași rezultate folosind openai npm package. La fel ca versiunea Python, trebuie să suprascrieți URL-ul de bază implicit pentru a indica către serverele noastre dedicate. Acest lucru asigură că cererile dumneavoastră ajung direct la modelul nelimitat, fără a atinge limitele de rată ale terților sau întârzierile de rutare.

Inițializați clientul cu endpoint-ul corect:

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);

Acest model funcționează atât pentru apeluri sincrone, cât și pentru modele async/await. Puteți transmite răspunsuri sau solicita modul JSON direct în cadrul aceleiași apeluri de funcție, oferindu-vă flexibilitate pentru diferite arhitecturi de aplicații fără a modifica configurația de autentificare de bază.

Răspunsuri în streaming

Activează generarea de text în timp real setând stream: true în parametrii solicitării. API-ul returnează un flux de Evenimente trimise de server (SSE), permițându-vă să afișați tokenii pe măsură ce sunt generați. Acest lucru reduce latența percepută pentru utilizatori, făcând experiența mult mai rapidă decât așteptarea unui răspuns complet.

Gestionați fragmentele de flux pentru a acumula textul 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)

Fiecare fragment include date de utilizare a tokenilor în ultima piesă, astfel încât să poți urmări costurile cu precizie. Streaming-ul este ideal pentru interfețele de chat unde feedback-ul imediat îmbunătățește implicarea utilizatorului. Poți opri fluxul în orice moment dacă utilizatorul trimite un mesaj nou, economisind credite pentru răspunsurile parțiale.

Limitări, Erori & Context

Înțelegeți limitele tehnice pentru a evita întreruperile neașteptate în aplicația dumneavoastră. API-ul nostru impune o fereastră de context de 100.000 de tokeni pentru fiecare solicitare, combinând atât promptul, cât și completarea. Dacă depășiți limita de ieșire de 16.000 de tokeni, generarea se va opri, așa că setați max_tokens în consecință, pentru a controla costurile.

Codurile de stare HTTP comune includ 401 pentru chei invalide, 402 pentru credit insuficient și 429 pentru limite de rată. Ești limitat la 300 de cereri pe minut per cheie. Aceste constrângeri asigură o utilizare echitabilă pentru toți utilizatorii. Folosește 429 eroare pentru a implementa backoff exponențial în codul clientului dvs., asigurând o funcționare fluidă în perioadele de trafic intens.