Dolphin AI 故障排除：常见的 API 集成错误

假设“无审查”意味着“完全没有过滤器”

无审查并不意味着模型没有限制。它特指模型不会拒绝标准模型可能会阻止的合法成人、争议性或创意主题。我们的无审查 LLM 接受任何提示而不进行道德说教，但它仍然强制执行关于未成年人的硬性内容限制。

例如，如果您请求涉及未成年人的性内容，无论无审查设置如何，API 都会返回拒绝。这是在推理层应用的硬性规则。所有其他合法的成人内容，包括露骨的小说或细致的辩论，都会通过而无需软性过滤。

将上下文窗口与最大输出令牌混淆

上下文窗口为 100,000 个 token，但每次请求的最大输出为 16,000 个 token。对于长文档生成，这一区别至关重要。如果您发送 90k token 的提示词并要求 30k token 的输出，请求将失败或意外截断。

• 最大上下文：100,000 个 Token（输入 + 输出合计）。
• 最大输出：每次请求 16,000 个 token。
• 如果未设置 max_tokens，默认输出：2,048 个令牌。

始终在 API 调用中显式设置 max_tokens。这可以防止令牌使用失控并确保可预测的计费。超出这些限制的错误不会消耗信用，但会破坏您的解析逻辑。

在异步环境中忽略流式响应

我们的 API 支持通过服务器发送事件 (SSE) 进行流式传输。如果您为长生成使用同步客户端，将会遇到超时限制。异步环境期望的是部分 chunk 的流，而不是单个巨大的负载。

每个块的最终负载包含 token 用量数据。这使您可以跟踪实时成本。如果没有流式传输，在大量生成期间，您的 UI 可能会冻结几秒钟。使用

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)

查看正确的客户端处理方式。

请求正文中设置了错误的模型 ID

许多开发者默认使用 "gpt-3.5-turbo" 或 "gpt-4"。我们的 API 要求模型 ID 必须精确为 "uncensored"。发送任何其他 ID 会导致 404 或模型未找到错误。这不是像 GPT 或 Claude 那样的厂商特定模型。

这是一个运行在我们基础设施上的开放权重模型。确保你的 SDK 配置指向 HTTPS://api.dolphinmodelai.com/v1 并使用 "uncensored" 作为模型名称。这是我们提供的唯一模型。

忘记处理 tool_choice 和函数调用格式

支持函数调用，但格式必须符合 OpenAI 标准。如果您希望强制使用工具，必须明确指定 tool_choice。API 接受 tools、tool_choice 以及标准消息格式。

格式错误的工具定义会导致客户端解析错误。确保您的 JSON 模式有效。模型返回结构化 JSON，您的代码必须对其进行解析。使用

Copyimport OpenAI from "openai";

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

示例的工具定义块。

误解输入和输出定价之间的区别

输入令牌每 1M 个收费 $0.15。输出令牌每 1M 个收费 $0.50。输出令牌的费用是输入令牌的四倍。此比例在大多数 LLM API 中很常见，但会对您的预算产生显著影响。

预充值额度按实际 Token 用量计费。错误和拒绝免费。如果您发送 10k Token 的提示并得到 10k Token 的响应，您需要为两者付费。必须使用加密货币充值。您可以使用 TRC20 上的 USDT 或 Base 上的 USDC 充值。最低充值额为 $20。$50 充值享 +5% 奖励，$100 享 +10%，$200 享 +15%。

未检查 JSON 模式错误的响应格式

JSON 模式要求你将 response_format 设置为 {"type": "json_object"}。如果不这样做，模型可能会返回 Markdown 或文本，从而破坏你的解析器。这是集成失败的常见原因。

确保您的模式严格。如果模式不明确，模型不能保证生成完美的 JSON。使用

Copyfrom openai import OpenAI

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

查看如何强制 JSON 输出。这可以减少后处理开销。

假设所有 OpenAI SDK 参数完全相同

温度、top_p、stop、seed、presence_penalty 和 frequency_penalty 的工作方式类似于 OpenAI。但是，并非所有边缘情况参数都受支持。我们支持大多数用例所需的核心参数集。

流式传输、函数调用和 JSON 模式完全支持。请查看

Copycurl https://api.dolphinmodelai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run unit tests for the payment module"}]
  }'

基本请求的块。不要假设不支持的参数会被优雅地忽略，它们可能会导致错误。

忽略 8MB 请求体限制

最大请求体大小为 8 MB。如果您发送大文件或大量上下文，可能会超过此限制。这是 API 网关的硬性约束。超过此大小的请求将被立即拒绝。

确保您的负载已压缩或截断。使用

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)

示例以查看如何高效处理长上下文。此限制适用于整个请求，包括标头和正文。