Snelstartgids Dolphin ai model API

Installeer je favoriete SDK

Installeer eerst de bibliotheek voor uw taal. Dit pakket behandelt serialisatie en authenticatie automatisch.

Voer het commando uit voor je omgeving. Het voegt de benodigde afhankelijkheden toe aan je project.

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

Deze SDK's ondersteunen dezelfde interfaces die door grote leveranciers worden gebruikt. Je krijgt standaard fouttypen en responsobjecten.

Configureer de basis-URL en sleutel

Wijs uw client naar ons gehoste eindpunt. Vervang de standaard URL door ons specifieke basisadres.

• Basis-URL: https://api.dolphinaimodel.com/v1
• Model-ID: uncensored

Stel je API-sleutel in in de omgevingsvariabele OPENAI_API_KEY. De SDK leest dit automatisch. Authenticatie gebruikt standaard bearer-tokenheaders. Er zijn geen speciale headers nodig.

Deze opstelling werkt met elke OpenAI-compatible client. Je vermijdt proxy-complexiteit door de standaardinterface direct te gebruiken.

Stuur uw eerste voltooiing

Een POST-verzoek maken naar /v1/chat/completions. Het model antwoordt vrij voor wettig volwassen gebruik. Het weigert controversiële of expliciete onderwerpen niet standaard.

Stuur je prompt in de messages-array. Het antwoord bevat de gegenereerde tekst in het content-veld. Je kunt temperatuur en top_p aanpassen voor controle.

Dit endpoint behandelt alleen tekstgeneratie. Het ondersteunt geen embeddings of beeldgeneratie. Houd je verzoeken eenvoudig voor de beste resultaten.

Fouten retourneren standaard HTTP-statuscodes. Controleer de response body voor details bij fouten.

Stream-antwoorden afhandelen

Activeer streaming door stream: true. De server stuurt chunks via Server-Sent Events (SSE). Elke chunk bevat gedeeltelijke tekst.

Verwerk elke chunk zoals deze aankomt. Dit vermindert de waargenomen latentie voor lange antwoorden. De laatste chunk bevat statistieken over tokengebruik.

Streaming werkt met alle parameters. Je kunt het proces onderbreken indien nodig. De verbinding wordt netjes gesloten na voltooiing.

Gebruik dit voor interactieve applicaties. Het biedt directe feedback aan gebruikers zonder te wachten op volledige generatie.

Gebruik tools en JSON-modus

Definieer functiedefinities in het verzoek. Het model kan deze functies aanroepen op basis van je prompt. Gebruik tool_choice om specifiek gedrag af te dwingen.

Schakel JSON-modus in met response_format. De uitvoer is strikt opgemaakt als een JSON-object. Dit zorgt voor betrouwbare parsing in je code.

Combineer tools met streaming voor complexe workflows. Je kunt meerdere function calls in één beurt afhandelen. Het model volgt jouw schema nauwkeurig.

Test eerst met eenvoudige tools. Verifieer de uitvoerstructuur voordat u deze integreert in productiesystemen.

Tokenlimieten beheren

Het contextvenster bedraagt 100.000 tokens in totaal. Dit omvat zowel input- als outputtokens. Plan uw prompts dienovereenkomstig.

De maximale uitvoer is 16.000 tokens per verzoek. Als je niet instelt max_tokens, de limiet is standaard 2.048. Pas deze parameter aan voor langere antwoorden.

De rate limits zijn 300 verzoeken per minuut. Je kunt 8 gelijktijdige verzoeken per sleutel hebben. Het overschrijden van deze limieten retourneert een 429-statuscode.

Monitor je gebruik via de response headers. Token-tellingen worden in elke response opgenomen. Dit helpt je binnen je voorbetaalde kredietlimieten te blijven.

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)