Documentation API

URL de base et authentification

L'URL de base de notre API est HTTPS://api.deepseekpricingapi.com/v1. Vous vous authentifiez en passant votre clé API dans l'en-tête Authorization. Générez votre clé instantanément via le Obtenir la clé API page en utilisant Google ou l'e-mail. La clé est unique à votre compte et remplace toute clé précédente lors de sa régénération.

Première demande

Envoyez une requête standard de complétion de chat pour tester la connectivité. Utilisez l'ID de modèle uncensored pour accéder à notre LLM non censoré. La réponse retourne le texte généré en fonction de votre invite.

Copycurl https://api.deepseekpricingapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix syntax error in this python script"}]
  }'

Si vous recevez une erreur 401, vérifiez votre clé. Une erreur 402 indique un crédit prépayé insuffisant. Une erreur 429 signifie que vous avez dépassé la limite de 300 requêtes par minute.

Intégration du SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour une compatibilité immédiate. Définissez l'URL de base sur notre point de terminaison et fournissez votre clé API. Cela vous permet de réutiliser le code client existant sans verrouillage fournisseur.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Assurez-vous que la version de votre bibliothèque prend en charge les paramètres répertoriés dans notre documentation. Le client gère efficacement les requêtes HTTP sous-jacentes.

Intégration du SDK Node

Installez le package OpenAI Node.js et configurez l'URL de base. Transmettez votre clé API dans l'objet de configuration. Cette méthode fonctionne de manière identique à l'implémentation Python.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Gérer la réponse de manière asynchrone pour gérer le flux de votre application. L'ID du modèle reste uncensored pour toutes les complétions.

Streaming et paramètres

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. Vous recevez des fragments de texte au fur et à mesure de leur génération, avec les détails d'utilisation des jetons dans le dernier fragment. Les paramètres pris en charge incluent temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty, et frequency_penalty.

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)

Le streaming réduit la latence perçue pour les réponses longues. Vous pouvez ajuster la température pour contrôler l'aléatoire dans la sortie.

Limites et fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte prend en charge jusqu'à 100 000 tokens pour le prompt et la complétion combinés. La sortie maximale par requête est de 16 000 tokens, ou 2 048 si max_tokens n'est pas défini. Vous êtes limité à 8 requêtes simultanées par clé. Les corps de requête ne doivent pas dépasser 8 Mo. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit.