Dokumentacja API

Bazowy URL i autoryzacja

Połącz się, używając swojego klucza API, aby natychmiast uzyskać dostęp do LLM bez cenzury. Wszystkie żądania wymagają ważnego tokenu bearer w nagłówku Authorization. Nie pobieramy opłat za nieudane uwierzytelnianie ani błędy routingu modelu.

Użyj base URL https://api.deepseekapiprices.com/v1 z dowolnym standardowym SDK OpenAI. Twój klucz zapewnia dostęp do uncensored model. Nie jest wymagany numer telefonu do rejestracji, a klucz jest wyświetlany natychmiast po utworzeniu konta.

Przykład uwierzytelniania

Zamień your-api-key z Twoim rzeczywistym kluczem. Serwer weryfikuje token przed przetworzeniem Twojego żądania.

Pierwsze żądanie

Wyślij proste ukończenie czatu, aby przetestować łączność i jakość odpowiedzi. Ten punkt końcowy zwraca tekst w choices[0].message.content pole. Obsługujemy wywoływanie funkcji i tryb JSON dla danych strukturalnych.

• ID modelu: uncensored
• Punkt końcowy: POST /v1/chat/completions
• Maks. Wyjście: 16,000 tokenów

Poniższe żądanie demonstruje podstawowy prompt. Upewnij się, że Twój klucz API jest poprawny, aby uniknąć błędu 401.

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"}]
  }'

Sprawdź, czy struktura odpowiedzi odpowiada standardowi OpenAI. Zapewnia to, że możesz zmienić dostawcę bez przepisywania logiki aplikacji.

Integracja SDK Python

Zainstaluj oficjalny pakiet OpenAI i skonfiguruj adres bazowy. Podejście to działa ze standardowym openai Biblioteka Python. Musisz tylko dostosować konfigurację klienta.

• URL bazowy: https://api.deepseekapiprices.com/v1
• API Key: Set via environment variable or constructor
• Model: uncensored

Poniższy fragment kodu pokuje minimalną konfigurację. Obsługuje żądanie i wypisuje zawartość. Błędy są zgłaszane jako standardowe wyjątki OpenAI.

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)

Ta metoda jest idealna dla usług backendowych i skryptów. Zachowuje kompatybilność z istniejącymi bazami kodu.

Konfiguracja SDK Node

Skonfiguruj klienta Node.js z niestandardowym adresem URL bazowym. Pozwala to na używanie standardowego openai pakiet. Konfiguracja jest identyczna jak w innych usługach kompatybilnych z OpenAI.

• URL bazowy: https://api.deepseekapiprices.com/v1
• Pakiet: openai (npm)
• Model: uncensored

Użyj poniższego kodu do zainicjowania klienta. Zapewnia to prawidłowe kierowanie wszystkich żądań. Następnie możesz wywołać chat.completions.create jak zwykle.

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);

Obsłuż błędy odpowiednio, aby zarządzać limitami szybkości lub niewystarczającymi środkami. SDK rzuca standardowe błędy dla problemów z API.

Strumieniowanie i zużycie tokenów

Włącz strumieniowanie dla dostarczania tokenów w czasie rzeczywistym. Ustaw stream: true w parametrach żądania. API zwraca fragmenty w miarę ich generowania. Szczegóły zużycia tokenów pojawiają się w ostatnim fragmencie.

• Strumieniowanie: Obsługiwane przez SSE
• Użycie tokenów: Dostarczane w ostatnim fragmencie
• Parametry: temperature, top_p, stop

Przetwarzanie strumieniowe zmniejsza postrzegane opóźnienia dla długich odpowiedzi. Jest kluczowe dla interfejsów czatu. Poniższy przykład demonstruje konfigurację strumieniowania.

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)

Przeanaluzuj strumień, aby aktualizować interfejs użytkownika stopniowo. Znacząco poprawia to doświadczenie użytkownika.

Limity szybkości i okno kontekstowe

Szranaj limit 300 żądań na minutę na klucz. Możesz mieć 8 równoczesnych żądań w tym samym czasie. Ciało żądania nie może przekraczać 8 MB. Błędy i odmowy są darmowe, więc limity szybkości dotyczą tylko udanych żądań.

Model obsługuje okno kontekstowe o rozmiarze 100 000 tokenów. Obejmuje ono zarówno tokeny promptu, jak i uzupełnienia. Użyj tego do długich dokumentów lub przedłużonych konwersacji. Poniższa tabela podsumowuje limity.

Limit	Wartość
Żądania na minutę	300
Żądania równoległe	8
Maksymalna treść żądania	8 MB
Okno kontekstowe	100 000 tokenów

Przekroczenie tych limitów zwraca błąd 429. Zwiększaj współbieżność ostrożnie, aby uniknąć throttlingu.