Dolphin ai API 文件

驗證與 Base URL 設定

API 金鑰即時驗證您的預付請求。您每個帳戶收到一個活躍金鑰，生成時將替換任何先前的金鑰。基礎 URL 指向託管服務。

• 基礎 URL：HTTPS://api.aidolphin.cc/v1
• 標頭：Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.aidolphin.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five open source inference engines"}]
  }'

發送基本聊天完成請求

向聊天補全端點發送標準 JSON 負載。模型 ID 始終為 "uncensored"，以確保一致的文本輸出。輸入 token 的成本為每百萬 $0.15，輸出 token 的成本為每百萬 $0.50。

• 模型： uncensored
• 最大輸出：16,000 個 token

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.aidolphin.cc/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)

透過伺服器發送事件的串流回應

在請求主體中將 stream: true 在您的請求中。API 透過伺服器發送事件 (SSE) 傳回數據，用於即時 Token 交付。Token 使用詳情出現在串流的最後一個區塊。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.aidolphin.cc/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);

為結構化資料強制執行 JSON 模式

使用 response_format 設定為 {"type": "json_object"} 以強制執行結構化輸出。這確保模型回傳有效的 JSON，而無需額外的 markdown 格式。函式呼叫和工具定義也依賴於此 JSON 結構。

配置 temperature、top_p 和停止序列

調整採樣參數以控制隨機性和輸出長度。設定 temperature 用於創意， top_p 用於核採樣，以及 stop 序列以提前截斷輸出。存在和頻率懲罰有助於減少重複的措辭。

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)

了解速率限制與配額

每個 API 金鑰允許每分鐘 300 次請求和 8 個併發請求。最大請求主體大小為 8 MB。錯誤和審查不消耗您的預付積分。如果您超出限制，將收到 429 狀態碼。