Dolphin AI API Snabbstart

Bas URL & Autentisering

Börja med att ställa in bas-URL:en och API-nyckeln i din klientkonfiguration. Alla förfrågningar autentiseras via Authorization header med din unika nyckel. Vår tjänst fungerar som en oberoende leverantör för openrouter dolphin AI modellvariant, vilket innebär att du inte behöver ett konto på OpenRouter för att använda denna slutpunkt. Hämta helt enkelt din nyckel från kontrollpanelen och lägg in den i dina miljövariabler.

• Bas-URL: https://api.openrouterdolphinai.com/v1
• Huvud: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Denna konfiguration fungerar med vilken standard OpenAI SDK som helst eftersom vi efterliknar deras exakta slutpunktsstruktur. Du kommer bara att interagera med chat-completions-slutpunkten, vilket håller din integration enkel och fokuserad på textgenerering.

Första förfrågan

Skicka ditt första meddelande för att generera text med den enkla POST metod. Modell-ID:t är alltid uncensored, vilket säkerställer att du får den specifika varianten utan censur, optimerad för fritt samtal. Du behöver inte ange komplexa routningsparametrar eftersom vi värdar denna enda modell direkt.

Använd följande curl-kommando för att testa din anslutning omedelbart:

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"}]
  }'

Om du får ett JSON-svar med innehåll är din nyckel aktiv och kredit dras av korrekt. Fel som 401 indikerar en ogiltig nyckel, medan 402 betyder att du behöver fylla på via krypto. Detta direkta tillvägagångssätt undvikar variabiliteten hos flermoduls-routers.

Python SDK-integration

Integrera snabbt med den officiella OpenAI Python-biblioteket genom att peka det mot vår bas-URL. Detta gör att du kan använda bekanta metoder som chat.completions.create() utan att skriva om hela logiken. Biblioteket hanterar serialiseringen automatiskt, så du kan fokusera på promptdesign snarare än HTTP-detajer.

Konfigurera klienten med din bas-URL och nyckel:

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)

Kom ihåg att vårt kontextfönster är 100,000 tokens, så du kan skicka betydande konversationshistorik. SDK:n hanterar tokenisering och överföring effektivt, vilket säkerställer att dina prompts når modellen utan onödig overhead eller formateringsfel.

Node SDK-användning

Node-utvecklare kan uppnå samma resultat med hjälp av openai npm-paket. Precis som Python-versionen måste du åsidosätta standardbas-URL:n att peka mot våra dedikerade servrar. Detta säkerställer att dina begäranden går direkt till den okänsda modellen utan att träffa tredjeparts hastighetsbegränsningar eller routningsfördröjningar.

Initiera klienten med rätt slutpunkt:

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);

Detta mönster fungerar för både synkrona anrop och async/await-mönster. Du kan strömma svar eller begära JSON-läge direkt i samma funktionsanrop, vilket ger dig flexibilitet för olika applikationsarkitekturer utan att ändra din grundläggande autentiseringsuppsättning.

Strömningsresponser

Aktivera realtidstextgenerering genom att ställa in stream: true i dina begäransparametrar. API:et returnerar en Server-Sent Events (SSE)-ström, vilket gör att du kan visa token när de genereras. Detta minskar upplevd latens för användare, vilket gör upplevelsen mycket snabbare än att vänta på ett fullständigt svar.

Hantera strömpartiklarna för att ackumulera den slutliga texten:

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)

Varje chunk innehåller tokenanvändningsdata i den sista delen, så att du kan spåra kostnader noggrant. Streaming är idealiskt för chattgränssnitt där omedelbar återkoppling förbättrar användardeltagande. Du kan stoppa strömmen när som helst om användaren skickar ett nytt meddelande, vilket sparar krediter på delvisa svar.

Gränser, fel & kontext

Förstå de tekniska gränserna för att undvika oväntade avbrott i din applikation. Vårt API upprätthåller ett kontextfönster på 100 000 tokens för varje begäran, vilket kombinerar både prompt och slutförande. Om du överskrider gränsen för 16 000 tokens utmatning upphör genereringen, så ställ in max_tokens därför för att kontrollera kostnaderna.

Vanliga HTTP-statuskoder inkluderar 401 för ogiltiga nycklar, 402 för otillräckligt kredit och 429 för hastighetsbegränsningar. Du är begränsad till 300 förfrågningar per minut per nyckel. Dessa begränsningar säkerställer rättvis användning för alla användare. Använd 429 fel för att implementera exponentiell backoff i din klientkod, vilket säkerställer smidig drift under perioder med hög trafik.