APIドキュメント

ベースURLと認証

当社のAPIのベースURLは HTTPS://api.deepseekpricingapi.com/v1 です。APIキーをAuthorizationヘッダーに渡すことで認証します。 APIキーを取得 Googleまたはメールでページにアクセスします。キーはアカウント固有であり、再生成すると以前のキーが置き換えられます。

最初のリクエスト

接続テストのために標準的なチャット完了リクエストを送信します。モデルID uncensored 無制限のLLMにアクセスするには。レスポンスにはプロンプトに基づいて生成されたテキストが返されます。

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"}]
  }'

401エラーが発生した場合は、キーを確認してください。402エラーは、プリペイドクレジットが不足していることを示します。429エラーは、1分あたりの300リクエストの制限を超えたことを意味します。

Python SDK統合

即時の互換性を得るために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してください。ベースURLをエンドポイントに設定し、APIキーを提供してください。これにより、ベンダーロックインなしで既存のクライアントコードを再利用できます。

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)

ライブラリのバージョンがドキュメントに記載されているパラメータをサポートしていることを確認してください。クライアントは基盤となるHTTPリクエストを効率的に処理します。

Node SDKの統合

OpenAI Node.jsパッケージをインストールし、ベースURLを構成します。構成オブジェクトにAPIキーを渡します。この方法はPython実装と完全に同じように機能します。

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);

アプリケーションのフローを管理するために非同期でレスポンスを処理します。モデルIDは uncensored for all completions.

ストリーミングとパラメータ

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストに含めてください。生成されるたびにテキストチャンクが受信され、最終チャンクにはトークン使用量の詳細が含まれます。サポートされているパラメータには temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty、および 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)

ストリーミングにより長文のレスポンスの体感レイテンシーを低減できます。出力のランダム性を制御するために温度を調整できます。

制限とコンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせて最大100,000トークンをサポートします。リクエストあたりの最大出力は16,000トークン、または max_tokens 未設定。キーあたり8つの同時リクエストに制限されます。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。エラーと拒否はクレジットを消費しません。