OpenRouter Dolphin API 빠른 시작 가이드

Base URL 및 인증

모든 요청의 base URL은 https://api.openrouterdolphin.com/v1API 키를 전달하여 인증합니다. 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."}]
  }'

인증은 엄격합니다. 계정당 여러 키를 지원하지 않습니다. 새 키를 생성하면 이전 키가 즉시 무효화됩니다. 이는 선불 크레딧에 대한 명확한 사용량 추적을 보장합니다.

엔드포인트: POST /v1/chat/completions

를 사용하여 텍스트 데이터를 보내 응답을 생성하세요. uncensored 모델입니다. 이 엔드포인트는 모든 표준 채팅 완료를 처리합니다. 요청 본문에 모델, 메시지 및 매개변수를 정의합니다.

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)

API는 생성된 텍스트를 포함하는 표준 JSON 객체를 반환합니다. 임베딩, 이미지 또는 오디오를 지원하지 않습니다. 텍스트 생성 워크플로우에 집중하세요. 이 모델은 합법적인 성인 콘텐츠나 논쟁적인 주제에 대해 필터링 없이 프롬프트에 응답합니다.

엔드포인트: GET /v1/models

간단한 GET 요청을 통해 사용 가능한 모델을 검색하세요. 이 엔드포인트는 사용해야 할 모델 ID를 확인해 줍니다.

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);

응답에는 uncensored 모델입니다. 완성 요청에서 이 정확한 ID를 사용하십시오. API는 이 단일 모델만 제공합니다. 라우팅 또는 모델 선택 로직이 없습니다. 전용 비검열 LLM 인스턴스와 직접 상호 작용합니다.

스트리밍 및 사용량 데이터

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true. API는 Server-Sent Events(SSE)를 통해 청크를 반환합니다. 각 청크에는 응답 텍스트의 일부가 포함됩니다.

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)

최종 청크에는 전체 토큰 사용량 통계가 포함되어 있습니다. 생성된 출력 토큰에 대해서만 요금이 부과됩니다. 오류 및 거절에는 요금이 부과되지 않습니다. 이 구조를 통해 애플리케이션에서 응답을 실시간으로 렌더링할 수 있습니다.

파라미터: Temperature, Top P 및 Tools

표준 매개변수를 사용하여 생성 동작을 제어하세요. 설정 temperature 무작위성 및 top_p nucleus sampling을 위해. 제공하여 함수 호출을 활성화합니다. tools 배열입니다.

사용 response_format with {"type": "json_object"} 엄격한 JSON 출력을 위해 또한 설정할 수 있습니다. seed 재현성을 위해 API는 presence_penalty 및 frequency_penalty 단어 사용 미세 조정을 위한. 이러한 매개변수는 표준 OpenAI 클라이언트에서 작동하는 방식과 정확히 동일합니다.

속도 제한 및 요청 크기

각 API 키는 분당 300개의 요청을 허용합니다. 언제든지 최대 8개의 동시 요청을 처리할 수 있습니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다. 컨텍스트 윈도우는 입력과 출력을 합쳐 100,000 토큰을 지원합니다.

요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 설정하지 않을 경우 max_tokens, 기본값은 2,048 토큰입니다. 이 한도를 초과하면 429 오류가 반환됩니다. 배치 전략을 이에 맞게 계획하세요. 크레딧은 만료되지 않으므로 시간이 지남에 따라 사용량을 누적할 수 있으며 압박감 없이 처리할 수 있습니다.