Dolphin ai model API Hızlı Başlangıç

Tercih ettiğiniz SDK'yı yükleyin

Diliniz için kütüphaneyi yükleyerek başlayın. Bu paket serileştirmeyi ve kimlik doğrulamayı otomatik olarak yönetir.

Ortamınız için komutu çalıştırın. Projenize gerekli bağımlılıkları ekler.

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

Bu SDK'lar, büyük sağlayıcılar tarafından kullanılan aynı arayüzleri destekler. Standart hata türleri ve yanıt nesneleri elde edersiniz.

Temel URL'yi ve anahtarı yapılandırın

İstemcinizi barındırılan uç noktamıza yönlendirin. Varsayılan URL'yi özel temel adresimizle değiştirin.

• Temel URL: https://api.dolphinaimodel.com/v1
• Model Kimliği: uncensored

API anahtarınızı ortam değişkeninde ayarlayın OPENAI_API_KEY. SDK bunu otomatik olarak okur. Kimlik doğrulama standart bearer token başlıklarını kullanır. Özel başlıklara gerek yoktur.

Bu yapı, herhangi bir OpenAI-uyumlu istemci ile çalışır. Standart arayüzü doğrudan kullanarak proxy karmaşılığından kaçınırız.

İlk tamamlamayı

Şuraya POST isteği yapın: /v1/chat/completions. Model, yasal yetişkin kullanım için özgürce yanıt verir. Varsayılan olarak tartışmalı veya açık konuları reddetmez.

Prompt'unuzu messages dizisinde gönderin. Yanıt, oluşturulan metni content alanında içerir. Kontrol için temperature ve top_p değerlerini ayarlayabilirsiniz.

Bu uç nokta yalnızca meti üretimi işler. Embeddingleri veya resim üretimini desteklemez. En iyi sonuçlar için isteklerinizi basit tutun.

Hatalar standart HTTP durum kodları döndürür. Başarısızlıklarla ilgili ayrıntılar için yanıt gövdesini kontrol edin.

Akış yanıtlarını yönetin

Ayarlayarak akışı etkinleştirin stream: true. Sunucu parçaları Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE) aracılığıyla gönderir. Her parça kısmi metin içerir.

Her parçayı geldiği gibi işleyin. Bu, uzun yanıtlar için algılanan gecikmeyi azaltır. Son parça, token kullanım istatistiklerini içerir.

Akış, tüm parametrelerle çalışır. Gerekirse akış sırasında durdurabilirsiniz. Bağlantı tamamlanmadan sonra temiz bir şekilde kapanır.

Etkileşimli uygulamalar için bunu kullanın. Tam üretim beklenmeden kullanıcılara anında geri bildirim sağlar.

Araçları ve JSON modunu kullanın

İstek içinde fonksiyon tanımlarını tanımlayın. Model, prompt'unuza göre bu fonksiyonları çağırabilir. Kullanın tool_choice belirli bir davranışı zorlamak için.

Şu ile JSON modunu etkinleştirin response_format. Çıktı, güvenilir ayrıştırma sağlamak için sıkı bir JSON nesnesi olarak biçimlendirilmiştir.

Karmaşık iş akışları için araçları akış (streaming) ile birleştirin. Tek bir adımda birden fazla fonksiyon çağrısını işleyebilirsiniz. Model şemanıza tam olarak uyar.

Önce basit araçlarla test edin. Üretim sistemlerine entegre etmeden önce çıktı yapısını doğrulayın.

Token sınırlarını yönetin

Bağlam penceresi toplam 100.000 token'dır. Bu hem giriş hem de çıktı tokenlarını içerir. İstemlerinizi buna göre planlayın.

Maksimum çıktı, istek başına 16,000 token'dır. max_tokens ayarlanmazsa max_tokens, varsayılan sınır 2.048'dir. Daha uzun yanıtlar için bu parametreyi ayarlayın.

İstek limitleri dakikada 300 istektir. Anahtar başına 8 eşzamanlı istek yapabilirsiniz. Bu limitleri aşmanız durumunda 429 durum kodu döndürülür.

Kullanımınızı yanıt başlıkları aracılığıyla izleyin. Token sayıları her yanıtta yer alır. Bu, ön ödemeli kredi limitlerinizde kalmanıza yardımcı olur.

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);

Akış

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)