API DeepSeek Coder: Посібник зі швидкого старту

Встановлення та конфігурація базової URL-адреси

Оновіть конфігурацію клієнта, щоб вона вказувала на наш хостований ендпоінт. The base_url повинно змінитися з типового постачальника на https://api.apicoderdeepseek.com/v1 для правильного маршрутизації запитів.

• Встановити base_url до значення вище.
• Залиште стандартний SDK без змін для сумісності.

Ця єдина зміна гарантує, що всі подальші запити надходитимуть безпосередньо до нашої uncensored-моделі. Відсутність проксі-шару означає стабільну затримку без додаткових стрибків.

Налаштування автентифікації та заголовків

Передавайте свій ключ у Authorization header для перевірки доступу. Створіть обліковий запис через Google або електронну пошту, щоб миттєво отримати унікальні облікові дані.

Включіть заголовок Authorization: Bearer YOUR_API_KEY в кожному запиті. Наша система перевіряє цей токен перед обробкою будь-яких токенів або розрахунком витрат.

Відправка вашого першого запиту Chat Completion

Надішліть стандартний запит chat completion для генерації тексту або коду. Використовуйте ідентифікатор моделі uncensored для доступу до налаштованої моделі без відмов у контенті.

API приймає стандартні структури корисного навантаження OpenAI. Ви можете надсилати системні промпти, повідомлення користувача та історію асистента в одному запиті.

Переконайтеся, що ваше тіло запиту включає model та messages поля. Відповідь міститиме згенерований текст у content поле.

Потокові відповіді та використання токенів

Увімкніть потокову передачу, встановивши stream для true у вашому запиті. API повертає фрагменти через події, надіслані сервером (SSE) для виводу в реальному часі.

Останній фрагмент містить деталі використання токенів для прозорості тарифікації. Ви можете відстежувати вхідні та вихідні токени по мірі їх надходження.

Цей підхід знижує сприйняту затримку для довгих відповідей. Розробники віддають перевагу потоковій передачі для асистентів з кодування та інтерактивних додатків.

Приклади Function Calling та режиму JSON

Використовувати response_format встановлено на json_object для структурованих виводів. Це гарантує, що модель повертає валідний JSON замість тексту markdown.

Визначте схеми функцій у tools параметр. Модель буде викликати ці функції, коли це доречно, на основі запиту.

Підтримує temperature, top_p, а також stop параметри для тонкої налаштування виходу. Використовуйте seed для відтворюваних результатів під час тестування.

Ліміти швидкості та обробка помилок

Моніторьте частоту запитів, щоб уникнути уповільнення. API дозволяє 300 запитів на хвилину на ключ та 8 одночасних запитів.

Обробляйте HTTP 401 для недійсних ключів та 429 для обмеження швидкості. Підтримуються запити обсягом до 8 МБ. Помилки не споживають кредит.

Вікно контексту підтримує до 100 000 токенів загалом. Максимальний вивід становить 16 000 токенів, якщо max_tokens за замовчуванням встановлено на 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);

Потокова передача

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)