Integrationsleitfaden für Entwickler

Basis-URL und Authentifizierung

Richten Sie Ihren Client zunächst auf unsere Base-URL und übergeben Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization-Header. Dies funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen SDK, da wir das Standardprotokoll genau befolgen. Generieren Sie Ihren Schlüssel sofort über Google oder E-Mail auf der Seite API-Schlüssel abrufen; keine Telefonnummer ist erforderlich. Bewahren Sie Ihren Schlüssel sicher auf und verwenden Sie einen aktiven Schlüssel pro Konto, da die Generierung eines neuen Schlüssels den alten ersetzt.

Die Authentifizierung ist einfach. Senden Sie Ihren Schlüssel im Authorization header für jede Anfrage. Unser System validiert den Schlüssel, bevor Tokens verarbeitet werden, und stellt sicher, dass nur autorisierte Konten Guthaben verbrauchen. Fehler wie ein fehlender Schlüssel geben sofort einen 401-Status zurück.

Erste Anfrage

Senden Sie eine Standard-Chat-Vervollständigungsanfrage, um die Konnektivität und die Antwortqualität zu testen. Dieser einfache Aufruf überprüft Ihren Schlüssel und gutschrift Ihr Konto korrekt. Die Modell-ID ist uncensored, die Texteingabe und -ausgabe ohne Inhaltsabbrüche für die legale Erwachsenenverwendung ermöglicht. Ersetzen Sie den Platzhalter durch Ihren tatsächlichen Schlüssel und System-Prompt.

Copycurl https://api.deepseekapicost.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "calculate total monthly cost for 1 million tokens"}]
  }'

Dieser curl-Befehl demonstriert die minimale Struktur, die erforderlich ist. Sie können den messages array, um Kontext oder Anweisungen einzuschließen. Die Antwort enthält den generierten Text im content Feld. Überprüfen Sie die Nutzungsstatistiken in den Antwort-Headern, um Ihren Token-Verbrauch zu überwachen.

Python SDK

Verwenden Sie die offizielle OpenAI-Python-Bibliothek, um unsere API in Ihre Skripte oder Anwendungen zu integrieren. Legen Sie die base_url und api_key Attribute vor dem Aufruf. Dieser Ansatz gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden Codebasen, die bereits OpenAI-Modelle verwenden. Sie können zwischen Anbietern wechseln, indem Sie nur zwei Zeilen Konfiguration ändern.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Das obige Python-Snippet zeigt, wie der Client initialisiert und eine Anfrage gesendet wird. Die Bibliothek übernimmt die JSON-Serialisierung und die Antwortanalyse automatisch. Sie können das Antwortobjekt zugreifen, um Inhalt, Nutzungsstatistiken und Beendigungsgründe zu extrahieren. Diese Methode ist ideal für Backend-Dienste oder Datenverarbeitungspipelines.

Node SDK

Integrieren Sie unsere API in Node.js-Anwendungen mit der openai npm-Paket. Konfigurieren Sie den Client mit unserer Basis-URL und Ihrem API-Schlüssel genau wie bei OpenAI. Dies ermöglicht es Ihnen, die gleiche Codestruktur sowohl für Tests als auch für die Produktion zu verwenden. Das SDK unterstützt asynchrone Operationen für nicht-blockierende Anfragen.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Dieses Node.js-Beispiel demonstriert das Senden einer Chat-Completion-Anfrage. Die await Schlüssel stellt sicher, dass die Antwort vollständig empfangen wird, bevor fortgefahren wird. Sie können Fehler mit try-catch-Blöcken behandeln, um Netzwerkprobleme oder API-Limits graceful zu verwalten. Das Antwortobjekt enthält den generierten Text und Details zur Token-Nutzung.

Streaming

Streaming aktivieren, um Token-für-Token-Antworten für ein besseres Nutzererlebnis in Chat-Schnittstellen zu erhalten. Legen Sie den stream Parameter auf true setzen in Ihrer Anfrage. Die API gibt Text-Chunks zurück, sobald sie generiert werden, sodass Sie die Ausgabe in Echtzeit anzeigen können. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Endbenutzer erheblich.

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)

Der obige Streaming-Code verarbeitet jeden Chunk, sobald er eingeht. Sie können den Inhalt sofort an ein UI-Element anhängen. Der letzte Chunk enthält die Statistiken zur gesamten Token-Nutzung. Dieses Feature wird von allen OpenAI-kompatiblen Clients unterstützt, die SSE-Antworten korrekt verarbeiten.

Limits, Fehler und Kontextfenster

Unsere API setzt strenge Grenzen zur Sicherstellung einer fairen Nutzung und Systemsstabilität. Sie dürfen 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel stellen. Jeder Anfragetext darf 8 MB nicht überschreiten. Wenn Sie diese Grenzen überschreiten, gibt die API den Statuscode 429 zurück. Warten Sie einige Sekunden und versuchen Sie Ihre Anfrage erneut. Fehler wie ungültige Schlüssel geben 401 zurück, und unzureichendes Guthaben gibt 402 zurück.

Das Context-Window unterstützt bis zu 100.000 Tokens für Eingabe und Ausgabe kombiniert. Die maximale Ausgabe pro Anfrage beträgt 16.000 Tokens, oder 2.048, wenn Sie nicht angeben max_tokens. Dieses große Fenster ermöglicht es Ihnen, lange Dokumente zu verarbeiten oder einen umfangreichen Gesprächsverlauf beizubehalten, ohne dass es zu Kürzungen kommt. Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben, sodass Sie nur für die tatsächliche Nutzung bezahlen.