APIドキュメント

ベースURLと認証

APIキーを使用して無制限LLMに即座にアクセスします。すべてのリクエストには、Authorizationヘッダーに有効なベアートントークンが必要です。認証失敗やモデルルーティングエラーに対しては課金しません。

ベースURL https://api.deepseekapiprices.com/v1 任意の標準OpenAI SDKと。あなたのキーは uncensored モデルです。サインアップに電話番号は必要なく、アカウント作成直後にキーが表示されます。

認証の例

置換 your-api-key 実際のキーを使用します。サーバーはリクエストを処理する前にトークンを検証します。

最初のリクエスト

接続性とレスポンス品質をテストするために、シンプルなチャット完了を送信します。このエンドポイントは choices[0].message.content フィールド。関数呼び出しと構造化された出力のためのJSONモードをサポートしています。

• モデルID: uncensored
• エンドポイント: POST /v1/chat/completions
• 最大出力: 16,000トークン

以下のリクエストは基本的なプロンプトを示しています。401エラーを避けるために、APIキーが正しいことを確認してください。

Copycurl https://api.deepseekapiprices.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Translate this technical documentation to German"}]
  }'

レスポンス構造がOpenAIの標準に一致していることを確認してください。これにより、アプリケーションロジックを書き換えずにプロバイダを切り替えられることを保証します。

Python SDK統合

公式のOpenAIパッケージをインストールし、ベースURLを設定します。このアプローチは標準的な openai Python ライブラリ。クライアント設定のみを調整する必要があります。

• ベースURL： https://api.deepseekapiprices.com/v1
• APIキー: 環境変数またはコンストラクタ経由で設定
• モデル： uncensored

以下のコードスニペットは最小限のセットアップを示しています。リクエストを処理し、コンテンツを出力します。エラーは標準的なOpenAIの例外として発生します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

この方法は、バックエンドサービスやスクリプトに最適です。既存のコードベースとの互換性を維持します。

Node SDKのセットアップ

Node.jsクライアントをカスタムベースURLで設定します。これにより、標準的な openai パッケージ。セットアップは他のOpenAI互換サービスと同じです。

• ベースURL： https://api.deepseekapiprices.com/v1
• パッケージ: openai （npm）
• モデル： uncensored

以下のコードを使用してクライアントを初期化してください。これによりすべてのリクエストが正しくルーティングされます。その後、 chat.completions.create 通常どおり。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

レート制限や残高不足を管理するためにエラーを適切に処理します。SDK は API 関連のエラーに対して標準的なエラーをスローします。

ストリーミングとトークン使用量

リアルタイムのトークン配信のためにストリーミングを有効にする。stream パラメータを stream: true リクエストパラメータに指定します。APIは生成されるにつれてチャンクを返します。トークン使用の詳細は最後のチャンクに表示されます。

• ストリーミング：SSE経由でサポート
• トークンの使用: 最終チャンクで提供
• パラメータ: temperature, top_p, stop

ストリーミング処理は長いレスポンスに対する知覚されるレイテンシを削減します。チャットインターフェースにとって不可欠です。以下の例はストリーミング設定を示しています。

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)

ストリームを解析してUIを段階的に更新します。これにより、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上します。

レート制限とコンテキストウィンドウ

キーごとの1分あたり300リクエストの制限を尊重してください。同時に8つのリクエストを送信できます。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。エラーと拒否は無料のため、レート制限は成功したリクエストのみに適用されます。

このモデルは100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。これにはプロンプトトークンと補完トークンの両方が含まれます。長いドキュメントや長時間の会話に使用します。以下の表に制限値をまとめます。

制限	価値
1分あたりのリクエスト数	300
並列リクエスト	8
最大リクエストボディ	8 MB
コンテキストウィンドウ	100,000トークン

これらの制限を超えると429エラーが返されます。スロットリングを避けるために、並列度を慎重に増やしてください。