基礎 URL 與驗證
我們的 API 設計為標準 OpenAI 整合的即插即用替代品。您不需要新的 SDK 或複雜的設定檔。只需在您的客戶端中更新 base_url 以指向我們的端點，並在標準 Authorization 標頭中提供您的 API 金鑰。
註冊免費帳戶以立即取得金鑰。試用額度不需要綁定信用卡，便於驗證連線。所有請求的基礎 URL 為 https://api.dolphinllm.com/v1。這確保任何已為 OpenAI 設定的工具、函式庫或應用程式，都能以最小的摩擦將流量路由至我們的無審查 AI 模型。
- 基礎 URL：
https://api.dolphinllm.com/v1 - 驗證標頭：
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY - 模型 ID：
uncensored
首次請求
透過簡單的聊天完成請求來測試連線。這可確認金鑰有效且端點有回應。請求主體遵循標準的 OpenAI 聊天完成結構。將 YOUR_API_KEY 替換為你的實際金鑰。
- 方法：POST
- 端點：
/v1/chat/completions - 模型：
uncensored
此端點支援串流輸出與函式呼叫，但此基本請求展示了核心的「輸入文字、輸出文字」功能。如果你收到回應，表示你的用戶端已成功連接到 dolphin llm 服務。
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
使用官方的 openai Python 函式庫與 API 互動。使用自訂基礎 URL 與您的 API 金鑰設定客戶端。此方法適用於任何已為 OpenAI 編寫的程式碼，讓您在無需重寫邏輯的情況下即可切換供應商。
模型 ID 為 uncensored。請確保傳遞正確的對話歷史參數。此方法非常適合開發需要無限制文字生成且不受本地 GPU 限制的應用程式的開發者。
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
對於 Node.js 應用程式，openai npm 套件可處理整合。將 baseURL 設定為我們的端點並提供您的金鑰。這可確保與依賴 OpenAI 結構的現有 Node.js 專案相容。
API 支援 max_tokens 與 temperature 等標準參數。調整這些參數以控制輸出的創意與長度。此無審查程式碼 LLM 特別適合生成程式碼片段或技術文件，且不會因內容篩選干擾輸出。
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);串流回應 (SSE)
在請求主體中將 stream 參數設定為 true 以啟用串流。API 會傳回伺服器傳送事件 (SSE)，讓您在 token 生成時即可處理。這可降低最終使用者的感知延遲。
解析 SSE 串流以處理部分回應。這對於需要即時回饋的聊天介面至關重要。串流包含標準 OpenAI 事件類型，與大多數 SSE 解析器相容。
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)速率限制與限制條件
了解限制條件以避免應用程式中的錯誤。API 對每個金鑰實施每分鐘 300 次請求的限制。請求主體大小上限為 8 MB。如果您超過這些限制，將收到 429 錯誤。
如果金鑰無效，驗證錯誤會返回 401。如果額度不足，付款錯誤會返回 402。上下文視窗為 100,000 token，包含提示詞與補全內容的總和。請確保您的輸入符合此限制，以避免截斷。
