Guida rapida modello Dolphin ai

Installa il tuo SDK preferito

Inizia installando la libreria per il tuo linguaggio. Questo pacchetto gestisce la serializzazione e l'autenticazione automaticamente.

Esegui il comando per il tuo ambiente. Aggiunge le dipendenze necessarie al tuo progetto.

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

Questi SDK supportano le stesse interfacce utilizzate dai principali fornitori. Ottieni tipi di errore standard e oggetti di risposta.

Configura l'URL di base e la chiave

Indirizza il tuo client al nostro endpoint ospitato. Sostituisci l'URL predefinito con il nostro indirizzo base specifico.

• Base URL: https://api.dolphinaimodel.com/v1
• ID modello: uncensored

Imposta la tua chiave API nella variabile d'ambiente OPENAI_API_KEY. L'SDK legge questo automaticamente. L'autenticazione utilizza intestazioni standard per i token bearer. Non sono richieste intestazioni speciali.

Questa configurazione funziona con qualsiasi client compatibile con OpenAI. Eviti la complessità dei proxy utilizzando l'interfaccia standard direttamente.

Invia la tua prima completion

Effettua una richiesta POST a /v1/chat/completions. Il modello risponde liberamente per usi adulti leciti. Non rifiuta argomenti controversi o espliciti per impostazione predefinita.

Invia il tuo prompt nell'array messages. La risposta contiene il testo generato nel campo content. Puoi regolare temperatura e top_p per il controllo.

Questo endpoint gestisce solo la generazione di testo. Non supporta embedding o generazione di immagini. Mantieni le tue richieste semplici per ottenere i migliori risultati.

Gli errori restituiscono codici di stato HTTP standard. Controlla il corpo della risposta per i dettagli sui fallimenti.

Gestisci le risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true. Il server invia chunk tramite Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene testo parziale.

Elabora ogni chunk man mano che arriva. Questo riduce la latenza percepita per le risposte lunghe. L'ultimo chunk include le statistiche sull'utilizzo dei token.

Lo streaming funziona con tutti i parametri. Puoi interrompere il flusso in corso se necessario. La connessione si chiude correttamente dopo il completamento.

Usa questo per applicazioni interattive. Fornisce feedback immediato agli utenti senza attendere la generazione completa.

Usa strumenti e modalità JSON

Definisci le definizioni delle funzioni nella richiesta. Il modello può chiamare queste funzioni in base al tuo prompt. Usa tool_choice per forzare un comportamento specifico.

Abilita la modalità JSON con response_format. L'output è rigorosamente formattato come un oggetto JSON. Questo garantisce un'analisi affidabile nel tuo codice.

Combina gli strumenti con lo streaming per flussi di lavoro complessi. Puoi gestire più chiamate di funzione in un singolo turno. Il modello segue il tuo schema con precisione.

Testa prima con strumenti semplici. Verifica la struttura dell'output prima di integrare nei sistemi di produzione.

Gestisci i limiti dei token

La finestra di contesto è di 100.000 token in totale. Questo include sia i token di input che quelli di output. Pianifica i tuoi prompt di conseguenza.

L'output massimo è di 16.000 token per richiesta. Se non imposti max_tokens, il limite predefinito è 2.048. Regola questo parametro per risposte più lunghe.

I limiti di frequenza sono di 300 richieste al minuto. Puoi effettuare 8 richieste concorrenti per chiave. Il superamento di questi limiti restituisce un codice di stato 429.

Monitora il tuo utilizzo tramite le intestazioni di risposta. I conteggi dei token sono inclusi in ogni risposta. Questo ti aiuta a rimanere entro i limiti del tuo credito prepagato.

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);

Streaming

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)