Guía de integración para desarrolladores

URL Base y Autenticación

Empieza apuntando tu cliente a nuestra URL base y proporcionando tu clave API en el encabezado de autorización. Esto funciona con cualquier SDK compatible con OpenAI porque seguimos el protocolo estándar exactamente. Genera tu clave al instante vía Google o correo electrónico en la página Obtener clave API; no se requiere número de teléfono. Mantén tu clave segura y utiliza una clave activa por cuenta, ya que generar una nueva reemplaza a la anterior.

La autenticación es simple. Envía tu clave en el Authorization header para cada solicitud. Nuestro sistema valida la clave antes de procesar tokens, asegurando que solo las cuentas autorizadas consuman crédito. Errores como una clave faltante devuelven un estado 401 inmediatamente.

Primera solicitud

Envía una solicitud estándar de completación de chat para probar la conectividad y la calidad de la respuesta. Esta llamada sencilla verifica que tu clave y créditos en tu cuenta estén configurados correctamente. El ID del modelo es uncensored, que maneja entrada y salida de texto sin negaciones de contenido para uso adulto lícito. Reemplaza el marcador de posición con tu clave real y la instrucción del sistema.

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"}]
  }'

Este comando curl demuestra la estructura mínima requerida. Puedes ajustar el messages array para incluir contexto o instrucciones. La respuesta devuelve el texto generado en el content campo. Revise las estadísticas de uso en los encabezados de la respuesta para monitorizar el consumo de tokens.

SDK de Python

Utiliza la biblioteca oficial de Python de OpenAI para integrar nuestra API en tus scripts o aplicaciones. Estable base_url y api_key atributos antes de realizar llamadas. Este enfoque asegura la compatibilidad con bases de código existentes que ya utilizan modelos de OpenAI. Puedes cambiar entre proveedores cambiando solo dos líneas de configuración.

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)

El fragmento de Python anterior muestra cómo inicializar el cliente y enviar una solicitud. La biblioteca maneja la serialización JSON y el análisis de respuestas automáticamente. Puedes acceder al objeto de respuesta para extraer contenido, estadísticas de uso y razones de finalización. Este método es ideal para servicios backend o pipelines de procesamiento de datos.

SDK Node

Integra nuestra API en aplicaciones Node.js usando el openai paquete npm. Configura el cliente con nuestra URL base y tu clave API tal como lo harías para OpenAI. Esto te permite usar la misma estructura de código tanto para pruebas como para producción. El SDK admite operaciones asíncronas para solicitudes no bloqueantes.

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);

Este ejemplo de Node.js demuestra el envío de una solicitud de finalización de chat. El await palabra clave asegura que la respuesta se reciba completamente antes de continuar. Puedes manejar errores usando bloques try-catch para gestionar problemas de red o límites de API de manera elegante. El objeto de respuesta contiene el texto generado y los detalles de uso de tokens.

Transmisión

Habilita el streaming para recibir respuestas token por token para mejorar la experiencia del usuario en interfaces de chat. Establece el stream parámetro a true en tu solicitud. La API devuelve fragmentos de texto a medida que se generan, lo que te permite mostrar la salida en tiempo real. Esto reduce significativamente la latencia percibida para los usuarios finales.

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)

El código de streaming anterior procesa cada fragmento a medida que llega. Puedes añadir el contenido a un elemento de la interfaz de usuario inmediatamente. El último fragmento contiene las estadísticas de uso total de tokens. Esta función es compatible con todos los clientes compatibles con OpenAI que gestionan correctamente las respuestas SSE.

Límites, Errores y Ventana de Contexto

Nuestra API impone límites estrictos para garantizar un uso justo y la estabilidad del sistema. Tienes permitido realizar 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. Cada cuerpo de solicitud no debe exceder los 8 MB. Si excedes estos límites, la API devuelve un código de estado 429. Espera unos segundos y reintenta tu solicitud. Errores como claves inválidas devuelven 401, y crédito insuficiente devuelve 402.

La ventana de contexto admite hasta 100.000 tokens para la entrada y la salida combinadas. La salida máxima por solicitud es de 16.000 tokens, o 2.048 si no especificas max_tokens. Esta gran ventana te permite procesar documentos largos o mantener un historial de conversaciones extenso sin truncamiento. Los errores y rechazos no consumen crédito, por lo que solo pagas por el uso real.