Documentație API DeepSeek: Ghid de începere rapidă

URL de bază și autentificare

API-ul nostru funcționează cu orice client compatibil OpenAI modificând simplu URL-ul de bază și furnizând cheia API. Nu rutăm mai multe modele; găzduim un singur model mare de limbaj uncensored, optimizat pentru cazuri de utilizare adulte și de programare. Autentificarea se bazează pe o singură cheie API per cont, pe care o primiți imediat după înregistrare prin Google sau email. Nu este necesar un număr de telefon și nu există taxe de abonament. Prompturile dvs. nu sunt utilizate pentru date de antrenament, asigurând confidențialitatea în timp ce integrați endpoint-ul nostru în baza dvs. de cod existentă.

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: Endpoint-ul principal

Trimite conversațiile tale către singurul nostru endpoint pentru răspunsuri text-in, text-out. Nu trebuie să gestionezi routing-ul modelelor sau să te îngrijorezi de latența gateway-ului, deoarece servim un singur endpoint ajustat direct. ID-ul modelului este uncensored, și răspunde la parametrii standard de completare chat. Această abordare elimină complexitatea selectării dintr-un pool de modele. Ai un comportament predictibil fără zgomotul multiplelor versiuni ale furnizorilor.

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 /v1/models: Verificați-vă modelul uncensored

Confirmă conexiunea și modelul activ atingând endpoint-ul models. Acesta returnează configurația specifică a LLM-ului nostru neîncenzurat, distinct de GPT, Claude sau alți furnizori. Poți verifica fereastra de context și limitele de token direct din acest răspuns. Este o verificare rapidă pentru a te asigura că clientul tău SDK pointează corect către serverele noastre. Folosește acest lucru pentru a depana problemele de conexiune înainte de a trimite payload-uri grele.

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);

Parametri: Temperatură, Top P și Streaming

Controlează creativitatea cu temperature și top_p, sau activează streaming-ul prin Server-Sent Events (SSE). Streaming-ul oferă actualizări de tokeni în timp real, esențiale pentru construirea interfețelor de chat responsive. Poți seta, de asemenea, un seed pentru ieșiri deterministe sau poți defini secvențe de oprire. API-ul nostru returnează utilizarea de tokeni în ultimul fragment al unui stream. Această transparență te ajută să urmărești costurile cu precizie pe măsură ce modelul generează text.

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)

Mod JSON și Apelarea Funcțiilor

Structurează outputurile pentru utilizare programatică cu modul JSON sau integrează tooluri externe prin apelarea de funcții. Setează formatul de răspuns la json_object pentru a forca conformitatea strictă JSON. Apelarea de funcții permite modelului să invoce tool-uri cu argumente specifice. Această configurare este ideală pentru construirea de agenți sau parsarea datelor structurate. De asemenea, puteți utiliza penalizările de prezență și frecvență pentru a reduce repetiția în textul generat.

Limite de rată și numere de tokeni

Fiecare cheie suportă 300 de solicitări pe minut și permite 8 solicitări concurente. Fereastra de context reține 100.000 de tokeni în total, cu un output maxim de 16.000 de tokeni per solicitare. Dacă nu setezi max_tokens, limita implică 2.048 de tokeni. Corpurile de cereri nu pot depăși 8 MB. Aceste limite sunt stricte, dar predictibile, ajutându-te să proiectezi o logică robustă de reîncercare fără throttling neașteptat. Erorile nu consumă credit, așa că poți testa liber.