Documentazione API Dolphin nsfw

URL Base e Autenticazione

Connettiti utilizzando l'URL base compatibile con OpenAI. Sostituisci la tua chiave API esistente con quella generata dal tuo dashboard. Supportiamo qualsiasi libreria client che accetti un override dell'URL base.

• Base URL: https://api.dolphinnsfw.com/v1
• Autenticazione: token Bearer nell' Authorization header.

L'autenticazione è istantanea. La tua chiave funziona immediatamente dopo la generazione. Non è richiesto il numero di telefono. Registrati con Google o email. Il dashboard mostra la tua chiave una volta. Gli errori sono gratuiti. I rifiuti costano zero. Questo garantisce che tu paghi solo per i token effettivi.

Prima richiesta

Invia una richiesta di completamento all'endpoint chat. L'ID del modello è uncensored. Gestisce i temi per adulti senza rifiuti. Usa strutture JSON standard. Il corpo della richiesta include messages e parametri.

Ecco un semplice comando curl per testare la connessione. Invia un prompt breve. La risposta restituisce il testo generato. Controlla il codice di stato per il successo.

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"}]
  }'

Questo funziona per qualsiasi attività semplice di generazione di testo. Puoi regolare la temperatura e il top_p. Il modello risponde rapidamente. Non è necessaria una configurazione complessa.

Integrazione SDK Python

Usa la libreria Python ufficiale di OpenAI. Imposta l'URL di base sul nostro endpoint. Passa la tua chiave API. Il codice rimane identico all'utilizzo standard di GPT. Questo riduce significativamente i tempi di integrazione.

Installa la libreria. Configura il client. Invia messaggi. L'oggetto di risposta contiene il testo generato. Puoi accedere all'utilizzo dei token dalla risposta. Questo aiuta a monitorare i costi.

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)

La libreria gestisce i retry. Gestisce automaticamente le intestazioni. Ricevi dati strutturati. Questo approccio funziona sia per gli script locali che per le web app.

Integrazione SDK Node

Inizializza il client Node.js. Indirizzalo al nostro URL di base. Usa la tua chiave API. La sintassi riflette la documentazione ufficiale. Questo garantisce coerenza tra i linguaggi.

Crea un'istanza del client. Definisci il modello. Invia un prompt. La risposta contiene il contenuto. Puoi analizzare facilmente il JSON. Questo funziona bene per il rendering lato server. Si adatta anche alle funzioni serverless.

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);

L'SDK gestisce lo streaming internamente. Puoi anche recuperare manualmente. Questo ti offre flessibilità. Scegli il metodo che si adatta alla tua architettura.

Streaming e utilizzo degli strumenti

Abilita lo streaming per output in tempo reale. Imposta il parametro stream su true. L'API invia chunk tramite Server-Sent Events. Questo riduce la latenza percepita. Gli utenti vedono il testo mentre viene generato.

Il function calling è supportato. Definisci gli strumenti nella richiesta. Il modello restituisce chiamate di strumento. Tu li esegui. Poi invii i risultati indietro. Questo abilita flussi di lavoro complessi. La modalità JSON è anche disponibile. Imposta response_format a {"type": "json_object"}. Questo garantisce formati di output rigorosi.

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)

Lo streaming funziona con tutti i parametri. Temperature e top_p si applicano per ogni chunk. Questo permette un controllo fine. Puoi interrompere la generazione in anticipo. L'ultimo chunk contiene l'utilizzo totale dei token.

Limiti, Errori e Contesto

La finestra di contesto è di 100.000 token. Include prompt e completamento. L'output massimo è di 16.000 token. La dimensione del corpo della richiesta è di 8 MB. I limiti di frequenza sono di 300 richieste al minuto. La concorrenza è di 8 richieste per chiave.

Gestisci gli errori in modo elegante. Un errore 401 significa una chiave non valida. Un errore 402 indica nessun credito. Un errore 429 segnala il limitatore di velocità. Questi sono codici HTTP standard. Il tuo client dovrebbe riprovare o notificare l'utente.

I prezzi sono trasparenti. I token in input costano $0.15 per milione. I token in output costano $0.50 per milione. Gli errori non consumano credito. Questo protegge il tuo budget. Il credito prepagato non scade. Usa il credito di prova per testare prima.