기본 URL 및 인증
당사의 API는 표준 OpenAI 통합을 위한 drop-in replacement로 설계되었습니다. 새로운 SDK나 복잡한 구성 파일이 필요하지 않습니다. 클라이언트의 base_url을 당사 엔드포인트를 가리키도록 업데이트하고 표준 Authorization 헤더에 API 키를 제공하세요.
무료 계정을 등록하여 즉시 키를 받으세요. 체험 크레딧에는 카드가 필요 없으므로 연결을 쉽게 확인할 수 있습니다. 모든 요청의 base URL은 https://api.dolphinllm.com/v1입니다. 이는 OpenAI에 이미 구성된 모든 도구, 라이브러리 또는 애플리케이션이 최소한의 마찰로 uncensored ai 모델로 트래픽을 라우팅할 수 있도록 보장합니다.
- 기본 URL:
https://api.dolphinllm.com/v1 - 인증 헤더:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY - 모델 ID:
uncensored
첫 번째 요청
간단한 채팅 완료 요청으로 연결을 테스트하십시오. 이는 키가 유효하고 엔드포인트가 응답 가능함을 확인합니다. 요청 본문은 표준 OpenAI 채팅 완료 스키마를 따릅니다. YOUR_API_KEY을 실제 키로 바꿉니다.
- 메서드: POST
- 엔드포인트:
/v1/chat/completions - 모델:
uncensored
이 엔드포인트는 스트리밍과 도구 호출을 지원하지만, 이 기본 요청은 핵심 텍스트 입력-출력 기능을 보여줍니다. 응답을 받으면 클라이언트가 dolphin llm 서비스에 성공적으로 연결된 것입니다.
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
공식 openai Python 라이브러리를 사용하여 API와 상호 작용하십시오. 사용자 정의 기본 URL과 API 키로 클라이언트를 구성하십시오. 이 방법은 OpenAI를 위해 이미 작성된 모든 코드와 함께 작동하여 로직을 다시 작성하지 않고도 공급자를 전환할 수 있습니다.
모델 ID는 uncensored입니다. 대화 기록에 대한 올바른 인수를 전달하세요. 이 방법은 로컬 GPU 제약 없이 제한 없는 텍스트 생성이 필요한 애플리케이션을 구축하는 개발자에게 이상적입니다.
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 애플리케이션의 경우 openai npm 패키지가 통합을 처리합니다. baseURL을 엔드포인트로 설정하고 키를 제공하십시오. 이는 OpenAI 구조에 의존하는 기존 Node.js 프로젝트와의 호환성을 보장합니다.
API는 max_tokens 및 temperature과 같은 표준 매개변수를 지원합니다. 출력의 창의성과 길이를 제어하려면 이를 조정하십시오. 이 무검열 코딩 LLM은 콘텐츠 필터가 출력에 간섭하지 않고 코드 스니펫이나 기술 문서를 생성하는 데 특히 유용합니다.
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);스트리밍 응답 (SSE)
요청 본문에서 stream 매개변수를 true로 설정하여 스트리밍을 활성화하십시오. API는 생성되는 대로 토큰을 처리할 수 있는 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 이는 최종 사용자의 지각된 지연 시간을 줄입니다.
부분 응답을 처리하려면 SSE 스트림을 구문 분석하십시오. 이는 즉각적인 피드백이 예상되는 채팅 인터페이스에 필수적입니다. 스트림에는 표준 OpenAI 이벤트 유형이 포함되어 있어 대부분의 SSE 파서와 호환됩니다.
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)속도 제한 및 제약 사항
애플리케이션의 오류를 피하기 위해 제약 사항을 이해하십시오. API는 키당 분당 300개의 요청에 대한 제한을 적용합니다. 요청 본문 크기는 8 MB로 제한됩니다. 이러한 제한을 초과하면 429 오류가 발생합니다.
인증 오류는 키가 유효하지 않을 경우 401을 반환합니다. 결제 오류는 크레딧이 부족할 경우 402을 반환합니다. 컨텍스트 창은 프롬프트와 완료를 합쳐 100,000 토큰입니다. 잘림을 피하려면 입력이 이 제한 내에 있도록 하십시오.
