URL base y autenticación
Nuestra API está diseñada como un reemplazo listo para usar de las integraciones estándar de OpenAI. No necesitas un nuevo SDK ni un archivo de configuración complejo. Simplemente actualiza la base_url en tu cliente para apuntar a nuestro endpoint y proporciona tu clave de API en el encabezado estándar Authorization.
Regístrate para obtener una cuenta gratuita y recibir tu clave inmediatamente. No se requiere tarjeta para el crédito de prueba, lo que facilita verificar la conectividad. La URL base para todas las solicitudes es https://api.dolphinllm.com/v1. Esto asegura que cualquier herramienta, biblioteca o aplicación ya configurada para OpenAI pueda enrutar el tráfico a nuestro modelo de IA sin censura con mínima fricción.
- URL base:
https://api.dolphinllm.com/v1 - Encabezado de autenticación:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY - ID del modelo:
uncensored
Primera solicitud
Prueba tu conexión con una solicitud simple de finalización de chat. Esto confirma que tu clave es válida y que el endpoint es accesible. El cuerpo de la solicitud sigue el esquema estándar de finalizaciones de chat de OpenAI. Reemplaza YOUR_API_KEY con tu clave real.
- Método: POST
- Endpoint:
/v1/chat/completions - Modelo:
uncensored
Este endpoint admite streaming y llamadas a herramientas, pero esta solicitud básica demuestra la capacidad principal de texto de entrada a texto de salida. Si recibes una respuesta, tu cliente se ha conectado correctamente al servicio dolphin llm.
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."}]
}'SDK de Python
Usa la biblioteca oficial de Python openai para interactuar con la API. Configura el cliente con la URL base personalizada y tu clave de API. Este enfoque funciona con cualquier código ya escrito para OpenAI, lo que te permite cambiar de proveedor sin reescribir tu lógica.
El ID del modelo es uncensored. Asegúrate de pasar los argumentos correctos para el historial de conversaciones. Este método es ideal para desarrolladores que construyen aplicaciones que requieren generación de texto sin restricciones sin limitaciones de GPU local.
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)SDK de Node
Para aplicaciones Node.js, el paquete npm openai maneja la integración. Establece la baseURL en nuestro endpoint y proporciona tu clave. Esto asegura la compatibilidad con proyectos Node.js existentes que dependen de la estructura de OpenAI.
La API admite parámetros estándar como max_tokens y temperature. Ajústalos para controlar la creatividad y la longitud de la salida. Este LLM de codificación sin censura es particularmente útil para generar fragmentos de código o documentación técnica sin que los filtros de contenido interfieran con la salida.
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);Respuestas en streaming (SSE)
Habilita el streaming estableciendo el parámetro stream en true en el cuerpo de tu solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por el Servidor (SSE), lo que te permite procesar tokens a medida que se generan. Esto reduce la latencia percibida para los usuarios finales.
Analiza el flujo SSE para manejar respuestas parciales. Esto es esencial para interfaces de chat donde se espera una retroalimentación instantánea. El flujo incluye tipos de eventos estándar de OpenAI, lo que lo hace compatible con la mayoría de los analizadores SSE.
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)Límites de velocidad y restricciones
Comprende las restricciones para evitar errores en tu aplicación. La API aplica un límite de 300 peticiones por minuto por clave. El tamaño del cuerpo de la solicitud está limitado a 8 MB. Si excedes estos límites, recibirás un error 429.
Los errores de autenticación devuelven 401 si la clave no es válida. Los errores de pago devuelven 402 si tienes crédito insuficiente. La ventana de contexto es de 100.000 tokens para el prompt y la finalización combinados. Asegúrate de que tus entradas se ajusten a este límite para evitar truncamiento.
