Inicio rápido de la API de modelo Dolphin ai

Instala tu SDK preferido

Empieza por instalar la biblioteca para tu lenguaje. Este paquete maneja la serialización y la autenticación automáticamente.

Ejecuta el comando para tu entorno. Añade las dependencias necesarias a tu proyecto.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Estos SDKs admiten las mismas interfaces utilizadas por los principales proveedores. Obtienes tipos de error estándar y objetos de respuesta.

Configura la URL base y la clave

Apunta tu cliente a nuestro punto de conexión alojado. Reemplaza la URL predeterminada con nuestra dirección base específica.

• URL base: https://api.dolphinaimodel.com/v1
• ID del Modelo: uncensored

Configura tu clave de API en la variable de entorno OPENAI_API_KEY. El SDK lee esto automáticamente. La autenticación utiliza encabezados de token portador estándar. No se requieren encabezados especiales.

Esta configuración funciona con cualquier cliente compatible con OpenAI. Evitas la complejidad del proxy al usar la interfaz estándar directamente.

Envía tu primera finalización

Hacer una solicitud POST a /v1/chat/completions. El modelo responde libremente para uso adulto lícito. No rechaza temas controversiales o explícitos por defecto.

Envía tu prompt en la matriz de mensajes. La respuesta contiene el texto generado en el campo content. Puedes ajustar la temperatura y top_p para tener control.

Este extremo maneja solo generación de texto. No admite embeddings ni generación de imágenes. Mantén tus solicitudes simples para obtener mejores resultados.

Los errores devuelven códigos de estado HTTP estándar. Revisa el cuerpo de la respuesta para detalles sobre los fallos.

Maneja respuestas de streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream: true. El servidor envía fragmentos a través de Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contiene texto parcial.

Procesa cada fragmento a medida que llega. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas. El último fragmento incluye estadísticas de uso de tokens.

El streaming funciona con todos los parámetros. Puedes detener la transmisión a mitad de camino si es necesario. La conexión se cierra limpiamente después de la finalización.

Usa esto para aplicaciones interactivas. Proporciona retroalimentación inmediata a los usuarios sin esperar a la generación completa.

Usa herramientas y modo JSON

Define definiciones de funciones en la solicitud. El modelo puede llamar a estas funciones según tu prompt. Utiliza tool_choice para forzar un comportamiento específico.

Habilitar el modo JSON con response_format. La salida se formatea estrictamente como un objeto JSON. Esto garantiza un análisis fiable en tu código.

Combina herramientas con streaming para flujos de trabajo complejos. Puedes manejar múltiples llamadas a funciones en un solo turno. El modelo sigue tu esquema con precisión.

Prueba primero con herramientas simples. Verifica la estructura de la salida antes de integrar en sistemas de producción.

Gestiona los límites de tokens

La ventana de contexto es de 100.000 tokens en total. Esto incluye tanto los tokens de entrada como los de salida. Planifica tus prompts en consecuencia.

La salida máxima es de 16,000 tokens por solicitud. Si no configuras max_tokens, el límite predeterminado es de 2,048. Ajusta este parámetro para respuestas más largas.

Los límites de tasa son de 300 solicitudes por minuto. Puedes tener 8 solicitudes concurrentes por clave. Exceder estos límites devuelve un código de estado 429.

Monitorea tu uso a través de los encabezados de respuesta. Los recuentos de tokens se incluyen en cada respuesta. Esto te ayuda a mantenerte dentro de los límites de tu crédito prepagado.

cURL

Copycurl https://api.dolphinaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the factorial of 42"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Transmisión

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)