DeepSeek कोडर API: शुरुआत गाइड

इंस्टॉलेशन और बेस यूआरएल कॉन्फ़िगरेशन

अपने क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन को हमारे होस्टेड एंडपॉइंट की ओर इशारा करने के लिए अपडेट करें। The base_url डिफ़ॉल्ट प्रदाता से https://api.apicoderdeepseek.com/v1 अनुरोधों को सही तरीके से रूट करने के लिए।

• सेट करें base_url ऊपर दिए गए मान पर जाएं।
• संगतता के लिए SDK को मानक बनाए रखें।

यह एकमात्र बदलाव सुनिश्चित करता है कि सभी बाद के कॉल सीधे हमारे अनसेंसर्ड मॉडल पर होंगे। कोई प्रॉक्सी लेयर नहीं होने का अर्थ है कि आपको अतिरिक्त हॉप्स के बिना स्थिर लेटेंसी मिलती है।

प्रमाणीकरण और हेडर सेटअप

अपनी कुंजी में पास करें Authorization हेडर पहुंच की पुष्टि करने के लिए। Google या ईमेल के माध्यम से एक खाता बनाएं और अपनी अनूठी क्रेडेंशियल तुरंत प्राप्त करें।

हेडर शामिल करें Authorization: Bearer YOUR_API_KEY हर अनुरोध में। हमारा सिस्टम किसी भी टोकन को प्रोसेस करने या उपयोग लागत की गणना करने से पहले इस टोकन को मान्य करता है।

अपना पहला चैट कंप्लीशन अनुरोध भेजना

टेक्स्ट या कोड जनरेट करने के लिए एक मानक चैट कंप्लीशन रिक्वेस्ट भेजें। मॉडल ID का उपयोग करें uncensored सामग्री अस्वीकृति के बिना ट्यून्ड मॉडल तक पहुंचने के लिए।

API मानक OpenAI पेलोड संरचनाओं को स्वीकार करता है। आप सिस्टम प्रॉम्प्ट, उपयोगकर्ता संदेशों और असिस्टेंट इतिहास को एक ही कॉल में भेज सकते हैं।

सुनिश्चित करें कि आपके अनुरोध बॉडी में model और messages फ़ील्ड्स। प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट content फ़ील्ड।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और टोकन उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream अपने अनुरोध में true पर सेट करें। API रियल-टाइम आउटपुट के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से चंक लौटाता है।

अंतिम चंक में बिलिंग पारदर्शिता के लिए टोकन उपयोग विवरण शामिल हैं। आप इनपुट और आउटपुट टोकन को आने के साथ-साथ ट्रैक कर सकते हैं।

यह दृष्टिकोण लंबी प्रतिक्रियाओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है। डेवलपर्स कोडिंग सहायकों और इंटरैक्टिव एप्लिकेशनों के लिए स्ट्रीमिंग को प्राथमिकता देते हैं।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड उदाहरण

उपयोग करें response_format सेट json_object संरचित आउटपुट के लिए। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल मार्कडाउन टेक्स्ट के बजाय वैध JSON लौटाए।

अनुरोध पेलोड में फ़ंक्शन स्कीमा परिभाषित करें tools पैरामीटर। मॉडल प्रॉम्प्ट के आधार पर उचित होने पर इन फ़ंक्शंस को कॉल करेगा।

समर्थन करता है temperature, top_p, और stop पैरामीटर। आउटपुट को फाइन-ट्यून करने के लिए पैरामीटर। उपयोग करें seed परीक्षण के दौरान पुनरुत्पादनीय परिणामों के लिए।

रेट लिमिट्स और एरर हैंडलिंग

अपने अनुरोध दर की निगरानी करें ताकि थ्रॉटलिंग न हो। API प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समवर्ती अनुरोधों की अनुमति देता है।

अमान्य कुंजियों के लिए HTTP 401 और दर सीमाओं के लिए 429 हैंडल करें। 8 MB से कम अनुरोध समर्थित हैं। त्रुटियां क्रेडिट खर्च नहीं करतीं।

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन तक समर्थित है। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है जब तक max_tokens डिफ़ॉल्ट रूप से 2,048 पर सेट है।

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);

स्ट्रीमिंग

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)