Dolphin AI API 快速入门

基础 URL & 认证

首先将基础 URL 和 API 密钥设置在您的客户端配置中。所有请求通过 Authorization 使用您的唯一密钥的 header。我们的服务作为 openrouter dolphin AI 模型变体，这意味着您无需在 OpenRouter 上拥有账户即可使用此端点。只需从仪表板获取您的密钥，并将其插入环境变量中。

• 基础 URL： https://api.openrouterdolphinai.com/v1
• 标头： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

此配置适用于任何标准 OpenAI SDK，因为我们模仿了它们的确切端点结构。您只与 chat completions 端点交互，使集成保持简单并专注于文本生成。

首次请求

使用简单的 POST 方法。模型 ID 始终是 uncensored, 以确保您获得专为无限制对话优化的特定 uncensored 变体。由于我们直接托管此单一模型，因此无需指定复杂的路由参数。

使用以下 curl 命令立即测试您的连接：

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"}]
  }'

如果您收到包含内容的 JSON 响应，说明您的密钥有效且余额扣减正确。401 错误表示密钥无效，而 402 错误表示您需要通过加密货币充值。这种直接方式避免了多模型路由器的变数。

Python SDK 集成

通过将官方 OpenAI Python 库指向我们的基础 URL 来快速集成。这允许您使用熟悉的方法，如 chat.completions.create() 无需重写整个逻辑。该库自动处理序列化，因此您可以专注于提示设计，而不是 HTTP 细节。

使用您的基础 URL 和密钥配置客户端：

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)

请记住，我们的上下文窗口为 100,000 个 token，因此您可以传递大量的对话历史。SDK 将高效处理 tokenization 和传输，确保您的提示无多余开销或格式错误地到达模型。

Node SDK 用法

Node 开发人员可以使用 openai npm 包。与 Python 版本一样，您必须覆盖默认 base URL 以指向我们的专用服务器。这确保您的请求直接发送到无审查模型，而不会受到第三方速率限制或路由延迟的影响。

使用正确的端点初始化客户端：

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);

此模式适用于同步调用和 async/await 模式。您可以流式传输响应或直接在同一函数调用中请求 JSON 模式，从而在不更改核心身份验证设置的情况下，为不同的应用程序架构提供灵活性。

流式响应

通过设置 stream: true 在请求参数中。API 返回服务器发送事件（SSE）流，允许你显示生成的 token。这降低了用户的感知延迟，使体验感觉比等待完整响应快得多。

处理流块以累积最终文本：

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)

每个块的最后一部分包含 token 用量数据，因此您可以准确跟踪成本。流式传输非常适合聊天界面，即时反馈可以提高用户参与度。如果用户发送新消息，您可以随时停止流，从而节省部分响应的费用。

限制、错误 & 上下文

理解技术边界以避免应用程序中出现意外中断。我们的 API 对每次请求强制执行 100,000 个 Token 的上下文窗口，结合提示词和补全。如果您超过 16,000 个 Token 的输出限制，生成将停止，因此请设置 max_tokens 相应地控制成本。

常见的 HTTP 状态码包括 401（密钥无效）、402（余额不足）和 429（速率限制）。每个密钥每分钟限制为 300 次请求。这些限制确保所有用户的公平使用。请使用 429 在客户端代码中实现指数退避，以确保在流量高峰期平稳运行。