OpenRouter dolphin APIクイックスタートガイド

ベースURLと認証

すべてのリクエストのベースURLは https://api.openrouterdolphin.com/v1。APIキーを Authorization

Copycurl https://api.openrouterdolphin.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 10 libraries for Python web scraping."}]
  }'

認証は厳格です。アカウントあたりの複数キーはサポートしていません。新しいキーを生成すると、以前のキーは直ちに無効化されます。これにより、プリペイド残高の使用量が明確に追跡されます。

エンドポイント: POST /v1/chat/completions

を使用して応答を生成するためにテキストデータを送信します。 uncensored モデルです。このエンドポイントはすべての標準的なチャット補完を処理します。リクエストボディでモデル、メッセージ、パラメータを定義します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

APIは生成されたテキストを含む標準的なJSONオブジェクトを返します。埋め込み、画像、音声はサポートしていません。テキスト生成ワークフローに焦点を当ててください。このモデルは、法的な成人向けコンテンツや論争のあるトピックについてもフィルタリングせずにプロンプトに応答します。

エンドポイント: GET /v1/models

単純なGETリクエスト経由で利用可能なモデルを取得します。このエンドポイントは、使用する必要があるモデルIDを確認します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

レスポンスには uncensored モデルです。補完リクエストでこの正確なIDを使用してください。APIはこの単一モデルのみを提供します。ルーティングやモデル選択ロジックはありません。専用の制限なしLLMインスタンスに直接アクセスします。

ストリーミングと使用データ

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueAPIはServer-Sent Events (SSE) 経由でチャンクを返します。各チャンクにはレスポンステキストの一部が含まれます。

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)

最終チャンクには完全なトークン使用統計が含まれます。生成された出力トークンのみに厳密に課金されます。エラーや拒否には課金されません。この構造により、アプリケーション内でレスポンスをリアルタイムでレンダリングできます。

パラメータ: Temperature、Top P、およびTools

temperatureやtop_pなどの標準的なパラメータを使用して生成挙動を制御します。設定 temperature ランダム性と top_p ヌクレウスサンプリング用。関数呼び出しを有効化するには tools 配列。

使用 response_format と {"type": "json_object"} 厳密なJSON出力用。 seed 再現性のために。APIは presence_penalty および frequency_penalty 単語使用の微調整のため。これらのパラメータは標準的なOpenAIクライアントと同じように機能します。

レート制限とリクエストサイズ

各APIキーは1分あたり300リクエストまで許可されます。同時に最大8つのリクエストを実行できます。最大のリクエストボディサイズは8 MBです。コンテキストウィンドウは、入力と出力を合わせて100,000トークンをサポートします。

1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。設定しない場合 max_tokens, デフォルトは2,048トークンです。これらの制限を超えると429エラーが返されます。バッチ処理戦略を適切に計画してください。クレジットは期限切れにならないため、圧迫されることなく時間をかけて利用量を蓄積できます。