Quickstart: Integrare API fără cenzură

Configurare URL de bază și autentificare

Începeți prin a direcționa clientul către URL-ul de bază și prin utilizarea unui token Bearer. Endpoint-ul este https://api.howmuchisdeepseekapi.com/v1.Îți preiei cheia dând clic pe 'Obține cheie API' în pagina de înregistrare, unde te poți autentifica cu Google sau folosești un email și parolă. Nu este necesar un număr de telefon, iar cheia apare imediat. Ai nevoie de o singură cheie activă per cont; generarea uneia noi înlocuiește pe cea veche.

Autentificarea este standard. Transmite cheia în Authorization header. Această configurare funcționează cu clienții Python sau JS oficiali OpenAI. Trebuie doar să configurezi URL-ul de bază și cheia API în obiectul clientului. Acest lucru asigură că codul tău existent rulează fără refactorizare majoră.

Copycurl https://api.howmuchisdeepseekapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current pricing for the deepseek api endpoint"}]
  }'

Endpoint Completări Chat (/v1/chat/completions)

Trimiteți prompturile către endpoint-ul de completări chat. Aici textul intră devine text iese. Id-ul modelului pe care trebuie să îl utilizați este uncensored. Este un model open-weight, optimizat pentru a răspunde fără refuzuri pentru uz adult legal. Nu este GPT, Claude sau DeepSeek. Trimite mesajele tale ca un array de obiecte role și content.

API așteaptă structuri JSON standard. Puteți include rolurile system, user și assistant. Răspunsul va conține replicarea modelului. Erorile precum lipsa creditului returnează status 402. Cheile invalide returnează 401. Aceste coduri standard vă ajută să gestionați eșecurile în mod elegant în logica aplicației dvs.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.howmuchisdeepseekapi.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)

Endpoint Listare Modele (/v1/models)

Interogare endpoint-ul modelelor pentru a verifica conectivitatea. Trimite o cerere GET la /v1/models. Răspunsul listează modelele disponibile. Vei vedea uncensored ID-ul modelului listat aici. Acest lucru confirmă că autentificarea ta funcționează corect.

Acest endpoint este util pentru depanare. Dacă primiți o eroare 404 sau 500, URL-ul dvs. de bază ar putea fi greșit. Utilizați această apelare pentru a vă asigura că clientul dvs. poate ajunge la serverele noastre înainte de a trimite payload-uri grele. Returnează un obiect list simplu care conține detaliile modelului.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.howmuchisdeepseekapi.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);

Răspunsuri în streaming și consumul de tokeni

Activați streaming-ul setând stream: true în cererea ta. API-ul returnează Evenimente Trimise de Server (SSE). Fiecare fragment conține text parțial. Ultimul fragment include statisticile de utilizare a tokenilor. Acest lucru vă permite să afișați textul utilizatorilor în timp real.

Numerele de tokeni sunt cruciale pentru facturare. Plătești $0.15 per 1M tokeni de intrare și $0.50 per 1M tokeni de ieșire. Erorile sunt gratuite. Datele de utilizare din ultima bucată te ajută să urmărești costurile cu precizie. Poți seta, de asemenea, max_tokens limitarea ieșirii. Dacă nu este setată, maximul este de 2.048 de tokeni.

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)

Apelarea funcțiilor și modul JSON

Utilizează apelarea de funcții pentru ieșiri structurate. Definește instrumentele în corpul cererii tale. Modelul va răspunde cu apeluri de funcții atunci când este potrivit. Poți, de asemenea, să impui modul JSON setând response_format pentru {"type": "json_object"}. Acest lucru asigură că output-ul este JSON valid.

Parametri precum temperature și top_p controlați aleatorietatea. Utilizați stop secvențe pentru a opri generarea. De asemenea, poți seta presence_penalty și frequency_penalty pentru a reduce repetiția. Aceste instrumente îți oferă un control fin asupra comportamentului modelului.

Parametri: Temperatură, Top-p și Secvențe de oprire

Ajustați temperature pentru creativitate. Valorile mai mari produc ieșiri mai diverse. Setează top_p pentru a controla eșantionarea nucleului. Folosește stop secvențe pentru a termina generarea la șiruri specifice. Acești parametri te ajută să ajustezi modelul pentru cazul tău specific de utilizare.

Puteți, de asemenea, să setați un seed pentru ieșiri deterministe. Acest lucru este util pentru depanare. Fereastra de context este de 100.000 de tokeni pentru prompt și completare combinate. Ieșirea maximă este de 16.000 de tokeni per solicitare. Acest lucru permite conversații lungi fără a pierde contextul.