Documentação da API

URL Base e Autenticação

Conecte-se usando sua chave de API para acesso imediato ao LLM sem censura. Todas as solicitações exigem um token bearer válido no cabeçalho Authorization. Não cobramos por falhas de autenticação ou erros de roteamento de modelo.

Use a URL base https://api.deepseekapiprices.com/v1 com qualquer SDK padrão da OpenAI. Sua chave fornece acesso ao uncensored model. Não é necessário número de telefone para o cadastro, e a chave é exibida imediatamente após a criação da conta.

Exemplo de Autenticação

Substituir your-api-key com sua chave real. O servidor valida o token antes de processar sua solicitação.

Primeira solicitação

Envie uma conclusão de chat simples para testar a conectividade e a qualidade da resposta. Este endpoint retorna texto em choices[0].message.content campo. Suportamos chamada de funções e modo JSON para saídas estruturadas.

• ID do Modelo: uncensored
• Endpoint: POST /v1/chat/completions
• Saída Máx.: 16.000 tokens

A solicitação abaixo demonstra um prompt básico. Certifique-se de que sua chave de API esteja correta para evitar um erro 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"}]
  }'

Verifique se a estrutura da resposta corresponde ao padrão da OpenAI. Isso garante que você possa trocar de provedor sem reescrever a lógica do seu aplicativo.

Integração do SDK Python

Instale o pacote oficial da OpenAI e configure a URL base. Essa abordagem funciona com o padrão openai Biblioteca Python. Você só precisa ajustar a configuração do cliente.

• URL Base: https://api.deepseekapiprices.com/v1
• Chave de API: Definida via variável de ambiente ou construtor
• Modelo: uncensored

O snippet de código a seguir mostra a configuração mínima. Ele trata a solicitação e imprime o conteúdo. Erros são levantados como exceções padrão do 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)

Esse método é ideal para serviços de backend e scripts. Mantém a compatibilidade com bases de código existentes.

Configuração do SDK Node

Configure o cliente Node.js com a URL base personalizada. Isso permite que você use o padrão openai pacote. A configuração é idêntica a outros serviços compatíveis com OpenAI.

• URL Base: https://api.deepseekapiprices.com/v1
• Pacote: openai (npm)
• Modelo: uncensored

Use o seguinte código para inicializar o cliente. Isso garante que todas as solicitações sejam roteadas corretamente. Você pode então chamar chat.completions.create como de costume.

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);

Lide com erros de forma adequada para gerenciar limites de taxa ou créditos insuficientes. O SDK lança erros padrão para problemas de API.

Streaming e Uso de Tokens

Ative o streaming para entrega de tokens em tempo real. Defina stream: true nos parâmetros da sua solicitação. A API retorna chunks conforme são gerados. Os detalhes do uso de tokens aparecem no último chunk.

• Streaming: Suportado via SSE
• Uso de Tokens: Fornecido no último chunk
• Parâmetros: temperature, top_p, stop

O processamento de stream reduz a latência percebida para respostas longas. É essencial para interfaces de chat. O exemplo a seguir demonstra a configuração de streaming.

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)

Analise a resposta em stream para atualizar a interface do usuário incrementalmente. Isso melhora significativamente a experiência do usuário.

Limites de Taxa e Janela de Contexto

Respeite o limite de 300 solicitações por minuto por chave. Você pode ter 8 solicitações simultâneas ao mesmo tempo. O corpo da solicitação não deve exceder 8 MB. Erros e recusas são gratuitos, portanto, os limites de taxa se aplicam apenas às solicitações bem-sucedidas.

O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens. Isso inclui tokens de prompt e conclusão. Use isso para documentos longos ou conversas estendidas. A tabela a seguir resume os limites.

Limite	Valor
Solicitações por minuto	300
Solicitações concorrentes	8
Corpo da solicitação máximo	8 MB
Janela de Contexto	100.000 tokens

Exceder esses limites retorna um erro 429. Aumente a concorrência com cuidado para evitar limitação.