Dolphin ไม่มีการเซ็นเซอร์ API เอกสาร

ข้อกำหนดเบื้องต้นและการตั้งค่าสภาพแวดล้อม

เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมของคุณมี dependencies ที่จำเป็นติดตั้งอยู่ก่อนส่งคำขอใดๆ คุณจะต้องมีคีย์ API ที่ใช้งานได้จากแดชบอร์ดของเราและรันไทม์ที่รองรับเช่น Python หรือ Node.js API ของเราต้องการให้คุณส่งคำขอไปยัง URL พื้นฐานเฉพาะแทนจุดปลาย OpenAI โดยค่าเริ่มต้น

เก็บ API key ของคุณให้ปลอดภัยและเก็บไว้ในตัวแปรสภาพแวดล้อม (environment variable) เพื่อป้องกันการเปิดเผยโดยไม่ตั้งใจใน repository ของโค้ดของคุณ คุณสามารถสร้างคีย์ใหม่ได้ทันทีหลังจากสมัครสมาชิกด้วย Google หรืออีเมล

คุณไม่จำเป็นต้องกำหนดค่าการ routed ที่ซับซ้อนหรือเลือกโมเดลเฉพาะ เอนด์พอยต์ให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ uncensored เพียงตัวเดียวที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างข้อความโดยตรง

การติดตั้ง SDK OpenAI ทางการ

ติดตั้งแพ็กเกจ SDK ทางการเพื่อจัดการการตรวจสอบสิทธิ์และการจัดรูปแบบคำขอโดยอัตโนมัติ ไลบรารีนี้รองรับทั้งสภาพแวดล้อม Python และ Node.js ด้วยอินเทอร์เฟซที่สอดคล้องกัน

สำหรับผู้ใช้ Python รันคำสั่ง pip install มาตรฐานเพื่อเพิ่มไลบรารีลงในสภาพแวดล้อมเสมือนของคุณ นักพัฒนา Node.js ควรใช้ npm เพื่อติดตั้งแพ็คเกจที่เทียบเท่า

SDK จัดการโครงสร้าง payload JSON ให้คุณ ดังนั้นคุณจึงต้องโฟกัสเฉพาะเนื้อหา prompt และพารามิเตอร์เช่น temperature หรือ top_p เท่านั้น

คุณสามารถตรวจสอบการติดตั้งโดยการนำเข้าไลบรารีในสคริปต์หรือโมดูลของคุณ ซึ่งตรวจสอบว่าไคลเอนต์พร้อมที่จะเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ของเรา

กำลังกำหนดค่า URL พื้นฐานและคีย์ API

ชี้ SDK client ของคุณไปยัง URL พื้นฐานเฉพาะของเราเพื่อจัดเส้นทางคำขอไปยังโครงสร้างพื้นฐานแบบไม่มีเซนเซอร์ของเรา ใช้ https://api.dolphinuncensored.com/v1 เป็นจุดปลายของคุณ

ตั้งค่าคีย์ API ของคุณในหัวเรื่อง authorization หรือวัตถุการกำหนดค่าไคลเอนต์ ไคลเอนต์จะแนบคีย์นี้กับทุกคำขอโดยอัตโนมัติ

ตรวจสอบว่าคุณระบุ ID ของโมเดลเป็น "uncensored" ในการกำหนดค่าของคุณ สิ่งนี้บอกเซิร์ฟเวอร์ว่าต้องการใช้เวอร์ชันโมเดลใดสำหรับการสร้างข้อความของคุณ

การขอ chat completion ครั้งแรกของคุณ

ส่งข้อความแบบง่ายเพื่อตรวจสอบการเชื่อมต่อและรับการตอบกลับ สิ่งนี้ยืนยันว่าคีย์ของคุณถูกต้องและเอนด์พอยต์สามารถเข้าถึงได้

ใช้ endpoint chat-completions พร้อม system prompt และ user message คำตอบจะประกอบด้วยข้อความที่สร้างขึ้นในฟิลด์ content

ทำความเข้าใจการสตรีมและการใช้งานโทเค็น

เปิดใช้งานการสตรีมเพื่อรับโทเค็นขณะกำลังสร้างแทนที่จะรอการตอบกลับเต็มรูปแบบ สิ่งนี้ปรับปรุงความล่าช้าที่รับรู้สำหรับผลลัพธ์ที่ยาวนาน

API ส่งสถิติการใช้งานในชิ้นสุดท้ายของสตรีม คุณสามารถติดตามจำนวนโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตเพื่อความโปร่งใสในการคิดเงิน

ตั้งค่าพารามิเตอร์ stream เป็น true ใน body การร้องขอของคุณ วนซ้ำผ่าน chunk เพื่อสร้างข้อความสุดท้ายของคุณหรือประมวลผลแบบเรียลไทม์

Handling Errors and Refusals

จัดการข้อผิดพลาด HTTP 401 โดยตรวจสอบว่าคีย์ API ถูกต้องและไม่หมดอายุ ข้อผิดพลาด 402 บ่งชี้ว่าเครดิตพรีเพดไม่เพียงพอ เติมผ่านคริปโตเพื่อดำเนินต่อ

สถานะ 429 หมายความว่าคุณได้เกินขีดจำกัดอัตราการใช้งาน 300 คำขอต่อนาที รอสักครู่ก่อนลองใหม่หรือลดความพร้อมใช้งานของคุณ

โมเดลปฏิเสธคำขอที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาทางเพศกับเด็ก ซึ่งเป็นขีดจำกัดที่เข้มงวด หัวข้อที่ถกเถียงได้หรือผู้ใหญ่อื่นๆ โดยทั่วไปนั้นอนุญาต ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธจะไม่ใช้เครดิต token ของคุณ

cURL

Copycurl https://api.dolphinuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fetch the list of installed python packages"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

การสตรีม

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)