Dolphin API 시작하기 가이드

인증: Bearer 토큰

인증은 다음에 전송되는 Bearer 토큰이 필요합니다. Authorization 헤더입니다.

대시보드에서 키를 얻거나試用 크레딧을 사용하세요. 모든 요청에는 신원 증명을 위해 이 헤더가 포함되어야 합니다.

키는 안전하게 유지하세요. 신뢰할 수 있는 서비스와만 공유하세요.

/v1/chat/completions 엔드포인트

이 엔드포인트는 텍스트 입력을 처리하고 텍스트 출력을 반환합니다.

다음으로 요청을 보내세요 https://api.whatisdolphin.com/v1 모델 ID와 메시지로

기본 상호작용에는 이 구조를 사용하세요.

SSE를 사용한 스트리밍 응답

스트리밍은 서버 전송 이벤트를 통해 토큰을 실시간으로 제공합니다.

設定 stream 요청 페이로드에서 true로 설정합니다.

도착하는 청크를 파싱하여 연속적인 출력을 구축하세요.

함수 호출 및 JSON 모드

함수 호출은 모델이 지시사항에 따라 도구를 실행할 수 있게 합니다.

구조화된 데이터를 위한 엄격한 스키마 준수를 강제하기 위한 JSON 모드

요청에 도구를 정의하여 모델의 동작을 안내하세요.

컨텍스트 윈도우 및 토큰 제한

컨텍스트 창은 총 100,000개의 토큰을 지원합니다.

출력 제한: 설정 max_tokens 제어를 위해, 그렇지 않으면 2,048 토큰으로 기본값을 설정하세요.

최적의 성능을 위해 입력 길이를 제한 내에 유지하세요.

レート制限とエラー処理

속도 제한은 키당 분당 300회 요청을 허용합니다.

잘못된 키의 경우 401 오류와 속도 제한의 경우 429를 처리합니다.

고부하 중 서비스 중단이 발생하지 않도록 사용량을 모니터링합니다.

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);

스트리밍

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)