Dolphin nsfw APIドキュメント

ベースURLと認証

標準的なOpenAI互換ベースURLを使用して接続します。ダッシュボードで生成したAPIキーに既存のAPIキーを置き換えてください。ベースURLのオーバーライドを受け付ける任意のクライアントライブラリをサポートしています。

• ベースURL： https://api.dolphinnsfw.com/v1
• 認証: ヘッダーの Authorization ヘッダー。

認証は即時です。キーは生成直後に機能します。電話番号は必要ありません。Googleまたはメールでサインアップしてください。ダッシュボードにはキーが1回表示されます。エラーは無料です。拒否は無料です。これにより、実際のトークンのみが課金されることを保証します。

最初のリクエスト

チャットエンドポイントへの完了リクエストを送信します。モデルIDは uncensored成人向けテーマを拒否なしで処理します。標準のJSON構造を使用してください。リクエスト本文にはメッセージとパラメータが含まれます。

接続をテストするための簡単な curl コマンド。短いプロンプトを送信し、生成されたテキストが返されます。成功を確認するにはステータスコードを確認してください。

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"}]
  }'

これは単純なテキスト生成タスクに機能します。温度とtop_pを調整できます。モデルは迅速に応答します。複雑なセットアップは必要ありません。

Python SDK統合

公式の OpenAI Python ライブラリを使用します。ベース URL をエンドポイントに設定し、API キーを渡します。コードは標準的な GPT の使用法と同一です。これにより統合時間が大幅に短縮されます。

ライブラリをインストールします。クライアントを設定します。メッセージを送信します。レスポンスオブジェクトには生成されたテキストが含まれます。レスポンスからトークン使用量にアクセスできます。これによりコストを追跡できます。

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)

ライブラリはリトライを処理します。ヘッダーを自動的に管理します。構造化データが得られます。このアプローチはローカルスクリプトとウェブアプリの両方で機能します。

Node SDKの統合

Node.jsクライアントを初期化します。ベースURLを指定します。APIキーを使用します。構文は公式ドキュメントと同等です。これにより、言語間で一貫性が確保されます。

クライアントインスタンスを作成します。モデルを定義し、プロンプトを送信します。レスポンスにはコンテンツが含まれます。JSONの解析も容易です。サーバーサイドレンダリングに適しています。サーバーレス関数にも最適です。

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はストリーミングを内部で処理します。手動でフェッチすることもできます。これにより柔軟性が得られます。アーキテクチャに合った方法を選択してください。

ストリーミングとツール使用

リアルタイム出力のためにストリーミングを有効にします。stream パラメータを true に設定します。APIはServer-Sent Eventsを介してチャンクを送信します。これにより知覚されるレイテンシが軽減されます。ユーザーはテキストが生成されるのと同時にそれを見ることができます。

関数呼び出しはサポートされています。リクエストでツールを定義します。モデルはツール呼び出しを返します。それらを実行します。その後、結果を送り返します。これにより複雑なワークフローが可能になります。JSONモードも利用可能です。設定 response_format に {"type": "json_object"}これにより厳密な出力フォーマスが保証されます。

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)

ストリーミングはすべてのパラメータをサポートします。temperatureとtop_pはチャンクごとに適用されます。これにより微調整された制御が可能です。生成を早期に停止できます。最後のチャンクには合計トークン使用量が含まれます。

制限、エラー、コンテキスト

コンテキストウィンドウは100,000トークンです。これにはプロンプトと補完が含まれます。最大出力は16,000トークンです。リクエストボディのサイズは8 MBです。レート制限は1分あたり300リクエストです。同時実行数はキーあたり8リクエストです。

エラーを適切に処理してください。401エラーは無効なキーを意味します。402エラーは残高がないことを示します。429エラーはレート制限をシグナルします。これらは標準的なHTTPコードです。クライアントは再試行するか、ユーザーに通知すべきです。

料金は透明です。入力トークンは1Mあたり$0.15。出力トークンは1Mあたり$0.50。エラーはクレジットを消費しません。これは予算を保護します。前払いクレジットは期限切れになりません。まずトライアルクレジットを使用してテストしてください。