DeepSeek coder API: Kom igång-guider

Installation och bas-URL-konfiguration

Uppdatera din klientkonfiguration till att peka mot vår hostade slutpunkt. The base_url måste ändras från standardleverantören till https://api.apicoderdeepseek.com/v1 för att dirigera förfrågningar korrekt.

• Ställ in base_url till värdet ovan.
• Behåll SDK-standard som den är för kompatibilitet.

Denna enda ändring säkerställer att alla efterföljande anrop träffar vår icke-censurerade modell direkt. Inget proxylager innebär att du får konsekvent latens utan extra hopp.

Autentisering och header-inställning

Skicka din nyckel i Authorization header för att verifiera åtkomst. Skapa ett konto via Google eller e-post för att få dina unika inloggningsuppgifter omedelbart.

Inkludera huvudet Authorization: Bearer YOUR_API_KEY i varje begäran. Vårt system validerar denna token innan någon tokens bearbetas eller användningskostnader beräknas.

Skicka din första chat-completion-begäran

Skicka en standard Chat Completion-begäran för att generera text eller kod. Använd modell-ID:t uncensored till att komma/access den anpassade modellen utan innehållsvägraner.

API:et accepterar standard OpenAI-payload-strukturer. Du kan skicka systemprompter, användarmeddelanden och assistenthistorik i ett enda anrop.

Se till att din request body inkluderar den model och messages fält. Svaret kommer att innehålla den genererade texten i content fält.

Strömningsresponser och tokenanvändning

Aktivera strömning genom att ställa in stream till true i din begäran. API:et returnerar bitar via Server-Sent Events (SSE) för realtidsutdata.

Den sista chunken innehåller detaljer om tokenanvändning för faktureringstransparens. Du kan spåra in- och utdata-token när de anländer.

Denna metod minskar den upplevda latensen för långa svar. Utvecklare föredrar strömning för kodassistent och interaktiva applikationer.

Exempel på funktionsanrop och JSON-läge

Använd response_format inställd på json_object för strukturerade utdata. Detta säkerställer att modellen returnerar giltig JSON istället för markdown-text.

Definiera funktionschema i tools parameter. Modellen kommer att anropa dessa funktioner när det är lämpligt baserat på prompten.

Stöder temperature, top_p, och stop parameters för finjustering av utdata. Använd seed för reproducerbara resultat under testning.

Rate Limits och felhantering

Övervaka din begärantakt för att undvika throttling. API:t tillåter 300 begäranden per minut per nyckel och 8 parallella begäranden.

Hantera HTTP 401 för ogiltiga nycklar och 429 för hastighetsbegränsningar. Förfrågningar under 8 MB stöds. Fel konsumerar inte kredit.

Kontextrutan stöder upp till 100 000 tokens totalt. Maximal utmatning är 16 000 tokens om inte max_tokens sätts till 2 048 som standard.

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);

Strömning

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)