API DeepSeek coder: Ghid de începere rapidă

Configurare URL de bază și instalare

Actualizează configurația clientului pentru a indica către endpoint-ul nostru găzduit. Modelul base_url trebuie să se schimbe de la furnizorul implicit la https://api.apicoderdeepseek.com/v1 pentru a direcționa corect solicitările.

• Setează base_url către valoarea de mai sus.
• Păstrează SDK-ul standard așa cum este pentru compatibilitate.

Această singură modificare asigură că toate apelurile ulterioare ajung direct la modelul nostru fără cenzură. Lipsa unui strat proxy înseamnă că obțineți latență constantă fără hop-uri suplimentare.

Autentificare și Configurare Antet

Transmiteți cheia în Authorization header pentru a verifica accesul. Creează un cont prin Google sau email pentru a primi acreditivul unic instantaneu.

Includeți antetul Authorization: Bearer YOUR_API_KEY în fiecare solicitare. Sistemul nostru validează acest token înainte de a procesa orice tokenuri sau de a calcula costurile de utilizare.

Trimiterea primei tale solicitări de completare chat

Trimiteți o solicitare standard de completare a chat-ului pentru a genera text sau cod. Utilizați ID-ul modelului uncensored pentru a accesa modelul ajustat fără refuzuri de conținut.

API-ul acceptă structuri standard de payload OpenAI. Poți trimite prompturi de sistem, mesaje de utilizator și istoricul asistentului într-o singură apelare.

Asigură-te că corpul cererii include model și messages câmpuri. Răspunsul va conține textul generat în content câmp.

Răspunsuri în streaming și consumul de tokeni

Activați streaming-ul setând stream că true în solicitarea ta. API-ul returnează fragmente prin Server-Sent Events (SSE) pentru output în timp real.

Ultimul fragment conține detalii despre utilizarea tokenilor pentru transparența facturării. Puteți urmări tokenii de intrare și de ieșire pe măsură ce aceștia ajung.

Această abordare reduce latența percepută pentru răspunsuri lungi. Dezvoltatorii preferă streaming-ul pentru asistentii de codare și aplicațiile interactive.

Exemple de apelare funcții și modul JSON

Utilizare response_format setat la json_object pentru output-uri structurate. Acest lucru asigură că modelul returnează JSON valid în loc de text markdown.

Definiți scheme de funcții în tools parametru. Modelul va apela aceste funcții atunci când este potrivit, pe baza promptului.

Suportă temperature, top_p, și stop parametri pentru ajustarea ieșirii. Utilizați seed pentru rezultate reproducibile în timpul testării.

Limite de rată și gestionarea erorilor

Monitorați-vă rata de solicitări pentru a evita limitarea. API-ul permite 300 de solicitări pe minut per cheie și 8 solicitări concurente.

Gestionați HTTP 401 pentru cheile invalide și 429 pentru limitele de rată. Se suportă cereri sub 8 MB. Erorile nu consumă credit.

Fereastra de context suportă până la 100.000 de tokeni în total. Ieșirea maximă este de 16.000 de tokeni decât dacă max_tokens este setat implicit la 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);

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)