Dolphin ai model API Quickstart

お好みの SDK をインストールします

お好みの言語用のライブラリをインストールします。このパッケージはシリアライゼーションと認証を自動的に処理します。

環境用のコマンドを実行します。これにより、プロジェクトに必要な依存関係が追加されます。

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

これらのSDKは、主要ベンダーが使用するのと同じインターフェースをサポートしています。標準的なエラータイプとレスポンスオブジェクトが得られます。

ベースURLとキーを設定

クライアントをホストエンドポイントに接続してください。デフォルトのURLを当社の専用ベースアドレスに置き換えてください。

• ベースURL： https://api.dolphinaimodel.com/v1
• モデルID: uncensored

環境変数にAPIキーを設定してください OPENAI_API_KEYSDKはこれを自動的に読み取ります。認証は標準的なベアートークンヘッダーを使用します。特別なヘッダーは必要ありません。

この構成はOpenAI互換のクライアントのいずれかと動作します。標準インターフェースを直接使用することで、プロキシの複雑さを回避できます。

最初の補完

次のURLにPOSTリクエストを送信する /v1/chat/completions. モデルは法的な成人向け用途に対して自由に回答します。論争的または露骨なトピックをデフォルトで拒否しません。

messages配列にプロンプトを送信してください。レスポンスにはcontentフィールドに生成されたテキストが含まれます。制御のためにtemperatureとtop_pを調整できます。

このエンドポイントはテキスト生成のみを処理します。埋め込みや画像生成はサポートしていません。最高の結果を得るためにリクエストをシンプルに保ってください。

エラーは標準的なHTTPステータスコードを返します。障害の詳細はレスポンスボディを確認してください。

ストリーミングレスポンスの処理

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueサーバーはServer-Sent Events (SSE) 経由でチャンクを送信します。各チャンクには部分的なテキストが含まれます。

到着するたびに各チャンクを処理します。これにより、長い応答に対する知覚されるレイテンシが削減されます。最後のチャンクにはトークン使用量の統計情報が含まれます。

ストリーミングはすべてのパラメータをサポートします。必要に応じてストリーミング中に停止できます。完了後、接続は正常に終了します。

インタラクティブなアプリケーションに使用してください。完全な生成を待たずに、ユーザーに即時フィードバックを提供します。

ツールとJSONモードを使用

リクエスト内で関数定義を定義します。モデルはプロンプトに基づいてこれらの関数を呼び出すことができます。使用 tool_choice 特定の動作を強制します。

JSONモードを有効化し、 response_format出力は厳密にJSONオブジェクトとしてフォーマットされます。これにより、コード内での信頼性の高い解析が保証されます。

ツールとストリーミングを組み合わせることで、複雑なワークフローを実現します。1つのターンで複数の関数呼び出しを処理できます。モデルはスキーマを正確に追従します。

まずは単純なツールからテストしてください。プロダクションシステムへの統合前に出力構造を確認してください。

トークン制限の管理

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。これには入力トークンと出力トークンの両方が含まれます。プロンプトを適切に設計してください。

1つのリクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。設定しない場合 max_tokens, 制限値はデフォルトで2,048。より長いレスポンスのためにこのパラメータを調整してください。

レート制限は1分間あたり300リクエストです。キーごとに8つの同時リクエストを実行できます。これらの制限を超えると、429ステータスコードが返されます。

レスポンスヘッダーを使用して使用状況を監視します。トークン数はすべてのレスポンスに含まれます。これにより、前払いクレジットの制限内に収まるよう管理できます。

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);

ストリーミング

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)