API 문서

Base URL 및 인증

API 기본 URL은 HTTPS://api.deepseekpricingapi.com/v1입니다. API 키를 Authorization 헤더에 전달하여 인증합니다. 키는 다음을 통해 즉시 생성할 수 있습니다. API 키 받기 Google 또는 이메일로 페이지에 접속하세요. 키는 계정별로 고유하며 재생성 시 이전 키가 대체됩니다.

첫 번째 요청

연결성을 테스트하기 위해 표준 채팅 완료 요청을 보내세요. 모델 ID를 uncensored uncensored LLM에 접근하세요. 응답은 프롬프트에 기반한 생성 텍스트를 반환합니다.

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 오류가 발생하면 키를 확인하십시오. 402 오류는 선불 잔액이 부족함을 의미합니다. 429 오류는 분당 300회 요청 제한을 초과했음을 나타냅니다.

Python SDK 통합

즉각적인 호환성을 위해 공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하세요. 기본 URL을 우리 엔드포인트로 설정하고 API 키를 제공하세요. 이렇게 하면 벤더 락인 없이 기존 클라이언트 코드를 재사용할 수 있습니다.

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)

라이브러리 버전이 문서에 나열된 매개변수를 지원하는지 확인하세요. 클라이언트는 하부 HTTP 요청을 효율적으로 처리합니다.

Node SDK 통합

OpenAI Node.js 패키지를 설치하고 기본 URL을 구성하세요. 구성 객체에 API 키를 전달하세요. 이 방법은 Python 구현과 동일하게 작동합니다.

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);

응답을 비동기적으로 처리하여 애플리케이션 흐름을 관리하세요. 모델 ID는 uncensored 모든 완료에 대해.

스트리밍 및 매개변수

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. 생성되는 대로 텍스트 청크를 수신하며, 마지막 청크에는 토큰 사용량 세부 정보가 포함됩니다. 지원되는 매개변수에는 temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty, 그리고 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)

스트리밍은 긴 응답의 지각된 지연 시간을 줄입니다. 출력의 무작위성을 제어하기 위해 온도를 조정할 수 있습니다.

제한 사항 및 컨텍스트 창

컨텍스트 윈도우는 프롬프트와 결과물을 합쳐 최대 100,000개의 토큰을 지원합니다. 요청당 최대 출력은 16,000개 토큰이며, 지정하지 않을 경우 max_tokens 설정되지 않음). 키당 동시 요청은 8개로 제한됩니다. 요청 본문은 8 MB를 초과할 수 없습니다. 오류와 거부는 크레딧을 소모하지 않습니다.