DeepSeek 코더 API: 시작하기 가이드

설치 및 베이스 URL 구성

클라이언트 구성을 호스팅된 엔드포인트를 가리키도록 업데이트하세요. 모델 base_url 기본 제공업체에서 https://api.apicoderdeepseek.com/v1 요청을 올바르게 라우팅합니다.

• 設定 base_url 위의 값으로
• 호환성을 위해 SDK 표준을 그대로 유지하세요.

이 단일 변경으로 모든 후속 호출이 제한 없는 모델에 직접 연결됩니다. 프록시 레이어가 없으므로 추가 홉 없이 일관된 지연 시간을 얻습니다.

인증 및 헤더 설정

에 키를 전달하세요 Authorization 접근 권한을 확인하기 위한 헤더입니다. Google 또는 이메일로 계정을 생성하면 고유한 자격 증명을 즉시 받을 수 있습니다.

헤더를 포함 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 모든 요청에서. 시스템은 토큰 처리 또는 사용량 비용 계산 전에 이 토큰을 검증합니다.

첫 번째 채팅 완료 요청 전송

텍스트 또는 코드를 생성하려면 표준 채팅 완료 요청을 보내세요. 모델 ID는 uncensored 콘텐츠 거부 없이 조정된 모델에 접근하세요.

API는 표준 OpenAI 페이로드 구조를 허용합니다. 시스템 프롬프트, 사용자 메시지, 어시스턴트 기록을 단일 호출로 보낼 수 있습니다.

요청 본문에 model 및 messages 필드들입니다. 응답에는 생성된 텍스트가 content 필드입니다.

스트리밍 응답 및 토큰 사용량

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream 요청에서 true로 설정합니다. API는 실시간 출력을 위해 서버 전송 이벤트(SSE)를 통해 청크를 반환합니다.

최종 청크에는 청구 투명성을 위한 토큰 사용 내역이 포함되어 있습니다. 입력 및 출력 토큰의 도착을 추적할 수 있습니다.

이 방식은 긴 응답에 대한 지각된 지연 시간을 줄입니다. 개발자들은 코딩 어시스턴트와 인터랙티브 애플리케이션을 위해 스트리밍을 선호합니다.

함수 호출 및 JSON 모드 예시

사용 response_format 설정 json_object 구조화된 출력을 위해. 이는 모델이 마크다운 텍스트 대신 유효한 JSON을 반환하도록 보장합니다.

요청 페이로드에 함수 스키마를 정의하십시오 tools 파라미터. 모델은 프롬프트에 따라 적절한 경우 이러한 함수를 호출합니다.

지원함 temperature, top_p, 그리고 stop 파라미터입니다. 출력을 미세 조정하기 위해 사용 seed 테스트 중 재현 가능한 결과를 위해

レート制限とエラー処理

스로틀링을 피하기 위해 요청 속도를 모니터링하세요. API는 키당 분당 300회 요청과 8개의 동시 요청을 허용합니다.

잘못된 키의 경우 HTTP 401, 속도 제한의 경우 429 오류를 처리하세요. 8 MB 미만의 요청이 지원됩니다. 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다.

컨텍스트 윈도우는 최대 100,000개의 토큰을 지원합니다. 출력은 최대 16,000개 토큰이며, 지정하지 않을 경우 max_tokens 기본값은 2,048로 설정됩니다.

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);

스트리밍

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)