תיעוד ה-API של DeepSeek: מדריך התחלה מהיר

כתובת URL בסיסית ואימות

ה-API שלנו עובב עם כל לקוח תואם OpenAI על ידי שינוי ה-base URL וספק מפתח ה-API שלכם. אנו לא מפנים מודלים מרובים; אנו מארחים מודל שפה גדול אחד uncensored המותאם למקרי שימוש למבוגרים ולמתכנתים. האימות מסתמך על מפתח API יחיד לכל חשבון, אותו תקבלו מיד לאחר ההרשמה באמצעות Google או אימייל. אין צורך במספר טלפון, ואין עמלות מנוי. ההזמנות שלכם לא משמשות לנתוני אימון, מה שמבטיח פרטיות בעת שילוב נקודת הקצה שלנו בקוד הקיים שלכם.

Copycurl https://api.deepseekapidocumentation.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between supervised fine-tuning and RLHF."}]
  }'

POST /v1/chat/completions: נקודת הקצה ליבה

שלח את השיחות שלך לנקודת הקצה היחידה שלנו לתגובות טקסט-קלט, טקסט-פלט. אתה לא צריך לנהל הפניית מודלים או לדאוג לזמן המתג כי אנחנו משרתים נקודת קצה אחת מכווננת ישירות. מזהה המודל הוא uncensored, וזה מגיב לפרמטרי השלמת צ'אט סטנדרטיים. גישה זו מבטלת את המורכבות של בחירה מבין בור של מודלים. אתה מקבל התנהגות צפויה ללא הרעש של גרסאות ספקים מרובות.

Copyfrom openai import OpenAI

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

GET /v1models: אימות המודל ללא הצנזורה שלך

אמת את החיבור ואת המודל הפעיל על ידי פנייה לנקודת הסיום של המודלים. תגובה זו מחזירה את תצורת ה-LLM ללא הצנזורה שלנו, השונה מ-GPT, Claude או ספקים אחרים. ניתן לאמת את חלון ההקשר ומגבלות הטוקנים ישירות מתוך תגובה זו. זהו בדיקה מהירה לוודא שלקוח ה-SDK שלך מצביע על השרתים שלנו נכון. השתמש בזה כדי לפתור בעיות חיבור לפני שליחת מטענים כבדים.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

פרמטרים: טמפרטורה, Top P, וזרימה

שלו על יצירתיות עם temperature ו-top_p, או הפעילו סטרימינג באמצעות Server-Sent Events (SSE). סטרימינג מספק עדכונים בזמן אמת על טוקנים, מה שחיוני לבניית ממשצי צ'אט רספונסיביים. ניתן גם להגדיר seed עבור פלטות דטרמיניסטיות או להגדיר רצפי עצירה. ה-API שלנו מחזיר שימוש בטוקנים בקטע הסופי של סטרים. שקיפות זו עוזרת לעקוב אחר עלויות במדויק כשהמודל מייצר טקסט.

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)

מצב JSON וקריאת פונקציות

מבנה את הפלט לשימוש תכנותי עם מצב JSON או שלב כלים חיצוניים באמצעות קריאת פונקציות. הגדר את פורמט התגובה ל- json_object כדי לכפות עמידה קפדנית ב-JSON. קריאה לפונקציות מאפשרת למודל להפעיל כלים עם ארגומנטים ספציפיים. הגדרה זו אידיאלית לבניית סוכנים או ניתוח נתונים מבניים. ניתן גם להשתמש בעונשי נוכחות ותדירות כדי להפחית חזרתיות בטקסט שנוצר.

מגבלות קצב וספירת טוקנים

כל מפתח תומך ב-300 בקשות לדקה ומאפשר 8 בקשות מקבילות. חלון ההקשר מכיל 100,000 טוקנים בסך הכל, עם פלט מקסימלי של 16,000 טוקנים לכל בקשה. אם לא מגדירים max_tokens, ברירת המחדל למגבלה היא 2,048 טוקנים. גופי בקשות לא יכולים לעלות על 8 MB. מגבלות אלו הן קשיחות אך צפויות, ועוזרות לכם לתכנן לוגיקת ניסיון חוזרת חסונה ללא חסימה צפויה. שגיאות לא צורכות קרדיט, כך שתוכלו לבדוק בחופשיות.