Hướng dẫn bắt đầu nhanh API Dolphin AI

Base URL & Xác thực

Bắt đầu bằng cách đặt URL cơ sở và khóa API trong cấu hình máy khách của bạn. Tất cả các yêu cầu xác thực thông qua Authorization header sử dụng khóa độc nhất của bạn. Dịch vụ của chúng tôi đóng vai trò là nhà cung cấp độc lập cho dolphin AI OpenRouter model variant, nghĩa là bạn không cần tài khoản trên OpenRouter để sử dụng điểm cuối này. Chỉ cần lấy khóa của bạn từ bảng điều khiển và đưa nó vào các biến môi trường của bạn.

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

Cấu hình này hoạt động với bất kỳ SDK OpenAI tiêu chuẩn nào vì chúng tôi mô phỏng chính xác cấu trúc điểm cuối của họ. Bạn sẽ chỉ tương tác với điểm cuối chat completions, giữ cho tích hợp của bạn đơn giản và tập trung vào việc tạo văn bản.

Yêu cầu đầu tiên

Gửi tin nhắn đầu tiên để tạo văn bản bằng cách sử dụng POST phương thức. ID mô hình luôn là uncensored, đảm bảo bạn nhận được biến thể uncensored cụ thể được tinh chỉnh cho hội thoại không giới hạn. Bạn không cần chỉ định các tham số định tuyến phức tạp vì chúng tôi lưu trữ mô hình đơn lẻ này trực tiếp.

Sử dụng lệnh curl sau để kiểm tra kết nối ngay lập tức:

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"}]
  }'

Nếu bạn nhận được phản hồi JSON có nội dung, khóa của bạn đang hoạt động và số dư được khấu trừ chính xác. Các lỗi như 401 cho biết khóa không hợp lệ, trong khi 402 có nghĩa là bạn cần nạp tiền qua tiền điện tử. Cách tiếp cận trực tiếp này tránh được sự biến đổi của các bộ định tuyến đa mô hình.

Tích hợp SDK Python

Tích hợp nhanh chóng bằng thư viện Python chính thức của OpenAI bằng cách trỏ nó vào base URL của chúng tôi. Điều này cho phép bạn sử dụng các phương thức quen thuộc như chat.completions.create() mà không cần viết lại toàn bộ logic của bạn. Thư viện tự động xử lý việc tuần tự hóa, vì vậy bạn có thể tập trung vào thiết kế prompt thay vì các chi tiết HTTP.

Cấu hình client với URL gốc và khóa của bạn:

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)

Hãy nhớ rằng cửa sổ ngữ cảnh của chúng tôi là 100,000 token, vì vậy bạn có thể truyền lịch sử hội thoại đáng kể. SDK sẽ xử lý việc phân đoạn token và truyền tải một cách hiệu quả, đảm bảo các lệnh nhắc của bạn đạt đến mô hình mà không có quá tải hoặc lỗi định dạng không cần thiết.

Sử dụng SDK Node

Các nhà phát triển Node có thể đạt được kết quả tương tự bằng cách sử dụng openai gói npm. Giống như phiên bản Python, bạn phải ghi đè URL cơ sở mặc định để trỏ đến các máy chủ chuyên dụng của chúng tôi. Điều này đảm bảo các yêu cầu của bạn đi trực tiếp đến mô hình không kiểm duyệt mà không chạm vào các giới hạn tốc độ của bên thứ ba hoặc độ trễ định tuyến.

Khởi tạo client với điểm cuối chính xác:

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);

Mẫu hoạt động này áp dụng cho cả các cuộc gọi đồng bộ và các mẫu async/await. Bạn có thể phát trực tiếp phản hồi hoặc yêu cầu chế độ JSON trực tiếp trong cùng một lệnh gọi hàm, mang lại cho bạn sự linh hoạt cho các kiến trúc ứng dụng khác nhau mà không cần thay đổi cấu hình xác thực cốt lõi của bạn.

Phản hồi luồng

Bật tạo văn bản thời gian thực bằng cách đặt stream: true trong các tham số yêu cầu. API trả về luồng Server-Sent Events (SSE), cho phép bạn hiển thị token khi chúng được tạo ra. Điều này giúp giảm độ trễ cảm nhận đối với người dùng, khiến trải nghiệm cảm thấy nhanh hơn nhiều so với việc chờ đợi một phản hồi hoàn chỉnh.

Xử lý các chunk luồng để tích lũy văn bản cuối cùng:

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)

Mỗi chunk bao gồm dữ liệu sử dụng token trong phần cuối, vì vậy bạn có thể theo dõi chi phí một cách chính xác. Streaming lý tưởng cho các giao diện trò chuyện nơi phản hồi ngay lập tức cải thiện mức độ tương tác của người dùng. Bạn có thể dừng luồng bất cứ lúc nào nếu người dùng gửi một thông báo mới, tiết kiệm tín dụng cho các phản hồi chưa hoàn tất.

Giới hạn, Lỗi & Ngữ cảnh

Hiểu các ranh giới kỹ thuật để tránh gián đoạn không mong muốn trong ứng dụng của bạn. API của chúng tôi áp dụng cửa sổ ngữ cảnh 100.000 token cho mỗi yêu cầu, kết hợp cả lời nhắc và phần hoàn thành. Nếu bạn vượt quá giới hạn đầu ra 16.000 token, quá trình tạo sẽ dừng lại, vì vậy hãy đặt max_tokens tương ứng để kiểm soát chi phí.

Các mã trạng thái HTTP phổ biến bao gồm 401 cho key không hợp lệ, 402 cho không đủ tín dụng và 429 cho giới hạn tốc độ. Bạn bị giới hạn ở 300 yêu cầu mỗi phút mỗi key. Những hạn chế này đảm bảo sử dụng công bằng cho tất cả người dùng. Sử dụng 429 lỗi để triển khai cơ chế backoff lũy thừa trong mã máy khách của bạn, đảm bảo hoạt động trơn tru trong các giai đoạn lưu lượng truy cập cao điểm.