Dolphin APIクイックスタートガイド

認証：ベアラートークン

認証には、 Authorization ヘッダー。

ダッシュボードからキーを取得するか、試用クレジットを使用してください。すべてのリクエストには、身元証明のためのこのヘッダーを含める必要があります。

キーを安全に保つこと。信頼できるサービスとのみ共有してください。

/v1/chat/completions エンドポイント

このエンドポイントはテキスト入力を処理し、テキスト出力を返します。

リクエストを送信 https://api.whatisdolphin.com/v1 モデルIDとメッセージを使用します。

基本的な対話には、この構造を使用してください。

SSEによるストリーミングレスポンス

ストリーミングはサーバーサイドイベント（SSE）を介してトークンのリアルタイム配信を可能にします。

設定 stream リクエストペイロードでtrueに設定します。

到着するチャンクを解析して連続した出力を構築します。

関数呼び出しとJSONモード

関数呼び出しにより、モデルは指示に基づいてツールを実行できます。

構造化データの厳格なスキーマ準拠にはJSONモードを使用してください。

モデルの動作をガイドするためにリクエストにツールを定義します。

コンテキストウィンドウとトークン制限

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートします。

出力制限：設定 max_tokens 制御のために、そうでなければデフォルトの2,048トークンにします。

最適なパフォーマンスのために、入力長を制限内に保ちます。

レートリミットとエラー処理

レートリミットはキーごとに1分間あたり300リクエストを許可します。

無効なキーによる401エラーと、レート制限による429エラーを処理します。

高トラフィック時にサービス中断を防ぐために利用状況を監視する。

cURL

Copycurl https://api.whatisdolphin.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Define what a dolphin is in two lines."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.whatisdolphin.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.whatisdolphin.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

Copystream = 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)