डॉल्फिन nsfw API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

मानक OpenAI-कम्पैटिबल बेस URL का उपयोग करके कनेक्ट करें। अपने मौजूदा API कुंजी को अपने डैशबोर्ड से जनरेट की गई कुंजी से बदलें। हम किसी भी क्लाइंट लाइब्रेरी का समर्थन करते हैं जो बेस URL ओवरराइड स्वीकार करता है।

• बेस यूआरएल: https://api.dolphinnsfw.com/v1
• प्रमाणीकरण: Bearer टोकन में Authorization हेडर।

प्रमाणीकरण तत्काल है। आपकी कुंजी जनरेशन के तुरंत बाद काम करती है। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। Google या ईमेल के साथ साइन अप करें। डैशबोर्ड आपकी कुंजी एक बार दिखाता है। त्रुटियां मुफ्त हैं। अस्वीकृतियों का कोई खर्च नहीं है। यह सुनिश्चित करता है कि आप केवल वास्तविक टोकन के लिए भुगतान करें।

पहला अनुरोध

चैट अंतर्बिंदु पर एक पूर्णता अनुरोध भेजें। मॉडल ID है uncensored. यह वयस्कों की थीम को बिना अस्वीकृति के संभालता है। मानक JSON संरचनाओं का उपयोग करें। अनुरोध बॉडी में संदेश और प्राचरक शामिल हैं।

कनेक्शन परीक्षण के लिए एक सरल curl कमांड। यह एक छोटा प्रॉम्प्ट भेजता है। प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट लौटाता है। सफलता के लिए स्टेटस कोड जांचें।

Copycurl https://api.dolphinnsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 500 word scene of two dolphins mating at sunset"}]
  }'

यह किसी भी सरल टेक्स्ट जनरेशन टास्क के लिए काम करता है। आप तापमान और top_p को समायोजित कर सकते हैं। मॉडल तेजी से प्रतिक्रिया देता है। जटिल सेटअप की आवश्यकता नहीं होती।

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। अपनी एपीआई कुंजी पास करें। कोड मानक GPT उपयोग के समान ही रहता है। इससे एकीकरण समय काफी कम हो जाता है।

लाइब्रेरी इंस्टॉल करें। क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें। संदेश भेजें। प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में जनरेटेड टेक्स्ट होता है। आप प्रतिक्रिया से टोकन उपयोग एक्सेस कर सकते हैं। यह लागत ट्रैक करने में मदद करता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

लाइब्रेरी स्वचालित रूप से रीट्राईज संभालती है। यह स्वचालित रूप से हेडर्स प्रबंधित करती है। आपको संरचित डेटा मिलता है। यह दृष्टिकोन लोकल स्क्रिप्ट्स और वेब ऐप्स दोनों के लिए काम करता है।

Node SDK एकीकरण

Node.js क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। इसे हमारे बेस URL पर पॉइंट करें। अपनी API कुंजी का उपयोग करें। सिंटैक्स आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण की नकल करता है। यह भाषाओं के बीच स्थिरता सुनिश्चित करता है।

एक क्लाइंट इंस्टेंस बनाएं। मॉडल परिभाषित करें। एक प्रॉम्प्ट भेजें। प्रतिक्रिया में सामग्री शामिल होती है। आप JSON को आसानी से पार्स कर सकते हैं। यह सर्वर-साइड रेंडरिंग के लिए अच्छी तरह से काम करता है। यह सर्वलेस फंक्शन्स के लिए भी उपयुक्त है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SDK स्ट्रीमिंग को आंतरिक रूप से संभालता है। आप मैन्युअल रूप से भी खींच सकते हैं। इससे आपको लचीलापन मिलता है। उस विधि का चयन करें जो आपके आर्किटेक्चर के अनुकूल हो।

स्ट्रीमिंग और टूल उपयोग

वास्तविक समय के आउटपुट के लिए स्ट्रीमिंग सक्षम करें। stream पैरामीटर को true पर सेट करें। API Server-Sent Events के माध्यम से चंक भेजता है। इससे अनुभवजन्य विलंबता कम होती है। उपयोगकर्ता टेक्स्ट को जनरेट होते ही देखते हैं।

फंक्शन कॉलिंग समर्थित है। अनुरोध में टूल परिभाषित करें। मॉडल टूल कॉल लौटाता है। आप उन्हें एक्जीक्यूट करते हैं। फिर परिणाम वापस भेजते हैं। यह जटिल वर्कफ़्लो सक्षम बनाता है। JSON मोड भी उपलब्ध है। सेट करें response_format को {"type": "json_object"}. कठोर आउटपुट फॉर्मेट्स सुनिश्चित करता है।

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)

स्ट्रीमिंग सभी पैरामीटर के साथ काम करता है। तापमान और top_p प्रति चंक लागू होते हैं। इससे सूक्ष्म नियंत्रण मिलता है। आप जनरेशन को जल्दी रोक सकते हैं। अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग होता है।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है। इसमें प्रॉम्प्ट और कम्पलीशन शामिल हैं। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। अनुरोध बॉडी का आकार 8 MB है। दर सीमाएं प्रति मिनट 300 अनुरोध हैं। समवर्तिता प्रति कुंजी 8 अनुरोध हैं।

त्रुटियों को सहजता से हैंडल करें। 401 त्रुटि का अर्थ है अमान्य कुंजी। 402 त्रुटि का अर्थ है कोई क्रेडिट नहीं। 429 त्रुटि दर सीमांकन को संकेत देती है। ये मानक HTTP कोड हैं। आपके क्लाइंट को पुनः प्रयास करना चाहिए या उपयोगकर्ता को सूचित करना चाहिए।

मूल्य स्पष्ट हैं। इनपुट टोकन की कीमत प्रति मिलियन $0.15 है। आउटपुट टोकन की कीमत प्रति मिलियन $0.50 है। त्रुटियां क्रेडिट खर्च नहीं करतीं। यह आपके बजट की रक्षा करती है। प्रीपेड क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। पहले परीक्षण करने के लिए ट्रायल क्रेडिट का उपयोग करें।