ベースURLと認証
当APIは標準的なOpenAI統合へのそのまま置き換え可能なものとして設計されています。新しいSDKや複雑な設定ファイルは不要です。クライアントのbase_urlを当エンドポイントに更新し、標準のAuthorizationヘッダーにAPIキーを設定するだけです。
無料アカウントに登録してすぐにキーを取得してください。無料トライアルクレジットにはカード登録は不要で、接続の確認が簡単に行えます。すべてのリクエストのベースURLはhttps://api.dolphinllm.com/v1です。これにより、OpenAI用に設定済みのツール、ライブラリ、アプリケーションは最小限の摩擦で当無検閲AIモデルにトラフィックをルーティングできます。
- ベースURL：
https://api.dolphinllm.com/v1 - 認証ヘッダー：
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY - モデルID：
uncensored
最初のリクエスト
シンプルなチャット補完リクエストで接続をテストしてください。これにより、キーが有効でエンドポイントが応答可能であることが確認できます。リクエストボディは標準的なOpenAIチャット補完スキーマに従います。YOUR_API_KEYを実際のキーに置き換えてください。
- メソッド：POST
- エンドポイント：
/v1/chat/completions - モデル：
uncensored
このエンドポイントはストリーミングとツール呼び出しをサポートしていますが、この基本的なリクエストはコアのテキスト入力・テキスト出力機能を示しています。応答が返ってきた場合、クライアントはdolphin llmサービスに正常に接続されています。
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
公式のopenaiPythonライブラリを使用してAPIと対話します。カスタムベースURLとAPIキーでクライアントを設定します。このアプローチはOpenAI向けにすでに記述されたすべてのコードと互換性があり、ロジックを書き換えずにプロバイダーを切り替えることができます。
モデルIDはuncensoredです。会話履歴の引数を正しく渡してください。この方法は、ローカルGPUの制約なく無制限のテキスト生成を必要とするアプリケーションを開発する開発者に最適です。
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
Node.jsアプリケーションの場合、openainpmパッケージが統合を処理します。baseURLを当エンドポイントに設定し、キーを入力してください。これにより、OpenAIの構造に依存する既存のNode.jsプロジェクトとの互換性が確保されます。
APIはmax_tokensやtemperatureなどの標準パラメータをサポートしています。これらを調整して出力の創造性と長さを制御してください。この無検閲コーディングLLMは、コンテンツフィルターの干渉なしにコードスニペットや技術文書を生成する際に特に有用です。
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);ストリーミング応答（SSE）
リクエストボディでstreamパラメータをtrueに設定してストリーミングを有効にします。APIはサーバー送信イベント（SSE）を返し、生成されたトークンを処理できます。これにより、エンドユーザーの知覚されるレイテンシが削減されます。
SSEストリームを解析して部分的な応答を処理します。これは即時フィードバックが期待されるチャットインターフェースにとって不可欠です。ストリームには標準的なOpenAIイベントタイプが含まれており、ほとんどのSSEパーサーと互換性があります。
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)レート制限と制約
アプリケーションでのエラーを避けるために制約を理解してください。APIはキーごとに1分あたり300リクエストの制限を適用します。リクエストボディのサイズは8 MBに制限されています。これらの制限を超えると、429エラーが返されます。
認証エラーはキーが無効な場合に401を返します。支払いエラーはクレジットが不足している場合に402を返します。コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせて100,000トークンです。切り捨てを避けるため、入力がこの制限内に収まるようにしてください。
