API DeepSeek Coder: Úvodní příručka

Instalace a konfigurace základní URL

Aktualizujte konfiguraci klienta tak, aby ukazovala na náš hostovaný endpoint. ID modelu je base_url musí změnit výchozího poskytovatele na https://api.apicoderdeepseek.com/v1 pro správné směrování požadavků.

• Nastavit base_url na hodnotu výše.
• "Udržte standardní SDK beze změny pro kompatibilitu."

Tato jediná změna zajistí, že všechny následující volání směřují přímo na náš model bez omezení. Žádná vrstva proxy znamená konzistentní latenci bez dalších přechodů.

Nastavení ověření a hlaviček

Předávejte svůj klíč v Authorization hlavička pro ověření přístupu. Vytvořte účet přes Google nebo e-mail a získejte své jedinečné přihlašovací údaje okamžitě.

Zahrňte hlavičku Authorization: Bearer YOUR_API_KEY v každém požadavku. Náš systém validuje tento token před zpracováním jakýchkoli tokenů nebo výpočtem nákladů na použití.

Odeslání vašeho prvního požadavku na Chat Completion

Standardní požadavek na dokončení chatu pro generování textu nebo kódu. Použijte ID modelu uncensored k přístupu k vyladěnému modelu bez odepírání obsahu.

API přijímá standardní struktury payloadů OpenAI. Můžete odeslat systémové prompty, zprávy uživatele a historii asistenta v rámci jednoho volání.

Ujistěte se, že tělo žádosti obsahuje model a messages pole. Odpověď bude obsahovat vygenerovaný text v content pole.

Streamované odpovědi a spotřeba tokenů

Povolte streamování nastavením stream na true ve vašem požadavku. API vrací chunky pomocí Server-Sent Events (SSE) pro výstup v reálném čase.

Poslední chunk obsahuje podrobnosti o využití tokenů pro transparentní fakturaci. Sledujte vstupní a výstupní tokeny, jak přicházejí.

Tento přístup snižuje vnímanou latenci u dlouhých odpovědí. Vývojáři preferují streamování pro kódující asistenty a interaktivní aplikace.

Příklady volání funkcí a režimu JSON

Použít response_format nastaveno na json_object pro strukturované výstupy. To zajišťuje, že model vrátí platný JSON místo textu v Markdownu.

Definujte schémata funkcí v tools parametr. Model bude tyto funkce volat, když je to vhodné na základě podnětu.

Podporuje temperature, top_p, a stop parametry pro ladění výstupu. Použijte seed pro reprodukovatelné výsledky při testování.

Omezení rychlosti a zpracování chyb

Sledujte rychlost požadavků, abyste předešli throttlingu. API umožňuje 300 požadavků za minutu na klíč a 8 souběžných požadavků.

Zvládněte HTTP 401 pro neplatné klíče a 429 pro omezení rychlosti. Podporují se požadavky do velikosti 8 MB. Chyby nespotřebovávají kredit.

Okno kontextu podporuje až 100 000 tokenů celkem. Maximální výstup je 16 000 tokenů, pokud max_tokens je výchozí hodnota 2 048.

cURL

Copycurl https://api.apicoderdeepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the available endpoints for the chat completion service."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streamování

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)