Base URL und Authentifizierung
Unsere API ist als sofort einsetzbarer Ersatz für Standard-OpenAI-Integrationen konzipiert. Du benötigst kein neues SDK oder eine komplexe Konfigurationsdatei. Aktualisiere einfach die base_url in deinem Client, um auf unseren Endpunkt zu verweisen, und gib deinen API-Schlüssel im Standard-Authorization-Header an.
Melde dich für ein kostenloses Konto an, um deinen Schlüssel sofort zu erhalten. Für das Testguthaben wird keine Kreditkarte benötigt, was die Überprüfung der Konnektivität erleichtert. Die Base URL für alle Anfragen ist https://api.dolphinllm.com/v1. Dies stellt sicher, dass jedes Tool, jede Bibliothek oder jede Anwendung, die bereits für OpenAI konfiguriert ist, den Traffic mit minimalem Aufwand zu unserem unzensierten KI-Modell leiten kann.
- Base URL:
https://api.dolphinllm.com/v1 - Auth-Header:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY - Modell-ID:
uncensored
Erste Anfrage
Teste deine Verbindung mit einer einfachen Chat-Completion-Anfrage. Dies bestätigt, dass dein Schlüssel gültig ist und der Endpunkt antwortet. Der Anfragekörper folgt dem Standard-OpenAI-Chat-Completions-Schema. Ersetze YOUR_API_KEY durch deinen tatsächlichen Schlüssel.
- Methode: POST
- Endpunkt:
/v1/chat/completions - Modell:
uncensored
Dieser Endpunkt unterstützt Streaming und Tool Calling, aber diese grundlegende Anfrage veranschaulicht die Kernfunktion Text-ein, Text-aus. Wenn du eine Antwort erhältst, ist dein Client erfolgreich mit dem dolphin llm Dienst verbunden.
curl https://api.dolphinllm.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
}'Python SDK
Verwende die offizielle openai Python-Bibliothek, um mit der API zu interagieren. Konfiguriere den Client mit der benutzerdefinierten Base URL und deinem API-Schlüssel. Dieser Ansatz funktioniert mit jedem Code, der bereits für OpenAI geschrieben wurde, sodass du den Anbieter wechseln kannst, ohne deine Logik neu schreiben zu müssen.
Die Modell-ID ist uncensored. Stelle sicher, dass du die richtigen Argumente für den Gesprächsverlauf übergibst. Diese Methode ist ideal für Entwickler, die Anwendungen erstellen, die uneingeschränkte Textgenerierung ohne lokale GPU-Einschränkungen erfordern.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.dolphinllm.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 SDK
Für Node.js-Anwendungen übernimmt das openai npm-Paket die Integration. Setze die baseURL auf unseren Endpunkt und gib deinen Schlüssel an. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden Node.js-Projekten, die auf der Struktur von OpenAI basieren.
Die API unterstützt Standardparameter wie max_tokens und temperature. Passe diese an, um die Kreativität und Länge der Ausgabe zu steuern. Dieses unzensierte Coding-LLM ist besonders nützlich zur Generierung von Code-Snippets oder technischer Dokumentation, ohne dass Inhaltsfilter die Ausgabe stören.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.dolphinllm.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-Antworten (SSE)
Aktiviere Streaming, indem du den stream-Parameter in deinem Anfragekörper auf true setzt. Die API sendet Server-Sent Events (SSE), sodass du Token verarbeiten kannst, während sie generiert werden. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Endbenutzer.
Analysiere den SSE-Stream, um Teilantworten zu verarbeiten. Dies ist entscheidend für Chat-Schnittstellen, bei denen sofortiges Feedback erwartet wird. Der Stream enthält Standard-OpenAI-Ereignistypen, was ihn mit den meisten SSE-Parsern kompatibel macht.
stream = 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)Ratenlimits und Einschränkungen
Verstehe die Einschränkungen, um Fehler in deiner Anwendung zu vermeiden. Die API erzwingt ein Limit von 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Die Größe des Anfragekörpers ist auf 8 MB begrenzt. Wenn du diese Limits überschreitest, erhältst du einen 429-Fehler.
Authentifizierungsfehler geben 401 zurück, wenn der Schlüssel ungültig ist. Zahlungsfehler geben 402 zurück, wenn du nicht genügend Guthaben hast. Das Kontextfenster beträgt 100.000 Token für Prompt und Completion zusammen. Stelle sicher, dass deine Eingaben in dieses Limit passen, um Abschneidungen zu vermeiden.
