Démarrage rapide Dolphin modelos

URL de base et authentification

L'API Dolphin modelos est un service compatible OpenAI. Définissez votre URL de base sur https://api.dolphinmodelos.com/v1 et passez votre clé API dans le Authorization header. Utilisez l'ID du modèle uncensored pour l'inférence. Cela garantit la compatibilité avec les SDK standards sans logique de routage personnalisée.

Copycurl https://api.dolphinmodelos.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List endpoints for wallet connection via crypto gateway"}]
  }'

Envoi d'une demande de complétion

Envoyez une invite textuelle simple pour générer des réponses. L'API accepte des paramètres standard tels que temperature et top_p. Vous recevez une sortie textuelle pure sans wrappers inutiles. Cette approche directe élimine le besoin de logique de parsing spécifique au modèle.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.dolphinmodelos.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)

Réponses en streaming avec SSE

Activez la génération de jetons en temps réel à l'aide de Server-Sent Events. Le dernier chunk inclut les statistiques complètes d'utilisation des jetons pour une facturation précise. Le streaming réduit la latence perçue pour les sorties longues. Cette méthode est idéale pour les applications interactives nécessitant une réactivité immédiate.

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)

Appel de fonction et outils

Définissez des outils pour permettre au modèle d'exécuter des actions spécifiques. Utilisez tool_choice pour imposer l'utilisation des fonctions. L'API prend en charge les définitions d'outils standards et renvoie des arguments structurés. Cela permet des workflows complexes sans scripts d'analyse externes. Configurez les outils via le format OpenAI standard pour une intégration transparente.

Mode JSON pour les sorties structurées

Forcez le modèle à retourner du JSON valide en utilisant response_format: {"type": "json_object"}. Cela garantit des structures de données cohérentes pour le traitement en aval. Idéal pour les réponses API ou les insertions en base de données. Le modèle respecte le schéma sans ajouter de texte de remplissage conversationnel.

Gestion des erreurs et limites

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. Gérez les erreurs comme 401 pour les clés invalides ou 429 pour les limites de débit. L'API impose 300 requêtes par minute. Utilisez ces codes pour gérer les tentatives de reconnexion efficacement. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit, protégeant votre solde pendant les phases de test.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.dolphinmodelos.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);