API DeepSeek coder: Panduan Awal

Instalasi dan Konfigurasi URL Dasar

Perbarui konfigurasi klien Anda agar mengarah ke endpoint yang dihosting kami. The base_url harus diubah dari penyedia default menjadi https://api.apicoderdeepseek.com/v1 untuk mengarahkan permintaan dengan benar.

• Atur base_url ke nilai di atas.
• Jaga SDK standar sebagaimana adanya untuk kompatibilitas.

Perubahan tunggal ini memastikan semua panggilan berikutnya mengenai model tanpa sensor kami secara langsung. Tidak ada lapisan proxy berarti Anda mendapatkan latensi yang konsisten tanpa hop tambahan.

Autentikasi dan Penyiapan Header

Masukkan kunci Anda di Authorization header untuk memverifikasi akses. Buat akun melalui Google atau email untuk menerima kredensial unik Anda secara instan.

Termukkan header Authorization: Bearer YOUR_API_KEY dalam setiap permintaan. Sistem kami memvalidasi token ini sebelum memproses token apa pun atau menghitung biaya penggunaan.

Mengirim Permintaan Chat Completion Pertama Anda

Kirimkan permintaan completion chat standar untuk menghasilkan teks atau kode. Gunakan ID model uncensored untuk mengakses model yang disesuaikan tanpa penolakan konten.

API menerima struktur payload OpenAI standar. Anda dapat mengirim prompt sistem, pesan pengguna, dan riwayat asisten dalam satu panggilan.

Pastikan body permintaan menyertakan model dan messages bidang. Respons akan berisi teks yang dihasilkan di dalam content bidang.

Respons Streaming dan Penggunaan Token

Aktifkan streaming dengan mengatur stream ke true dalam permintaan Anda. API mengembalikan potongan melalui Server-Sent Events (SSE) untuk output waktu nyata.

Bagian terakhir berisi detail penggunaan token untuk transparansi penagihan. Anda dapat melacak token input dan output saat tiba.

Pendekatan ini mengurangi latensi yang dirasakan untuk respons panjang. Pengembang lebih memilih streaming untuk asisten pengkodean dan aplikasi interaktif.

Contoh Pemanggilan Fungsi dan Mode JSON

Gunakan response_format setel ke json_object untuk output terstruktur. Ini memastikan model mengembalikan JSON yang valid alih-alih teks markdown.

Tentukan skema fungsi dalam tools parameter. Model akan memanggil fungsi-fungsi ini ketika sesuai berdasarkan prompt.

Mendukung temperature, top_p, dan stop parameter untuk menyesuaikan output. Gunakan seed untuk hasil yang dapat direproduksi selama pengujian.

Batas Kecepatan dan Penanganan Error

Pantau laju permintaan Anda untuk menghindari throttling. API mengizinkan 300 permintaan per menit per kunci dan 8 permintaan simultan.

Tangani HTTP 401 untuk kunci tidak valid dan 429 untuk batas laju. Permintaan di bawah 8 MB didukung. Kesalahan tidak mengonsumsi kredit.

Jendela konteks mendukung hingga 100.000 token total. Output maksimum adalah 16.000 token kecuali max_tokens diatur menjadi 2.048 secara default.

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);

Streaming

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)