Guida all'Integrazione per Sviluppatori

URL Base e Autenticazione

Inizia puntando il tuo client al nostro URL base e fornendo la tua chiave API nell'intestazione authorization. Questo funziona con qualsiasi SDK compatibile con OpenAI perché seguiamo esattamente il protocollo standard. Genera la tua chiave istantaneamente tramite Google o email nella pagina Ottieni chiave API; non è richiesto il numero di telefono. Mantieni la chiave al sicuro e utilizza una chiave attiva per account, poiché la generazione di una nuova chiave sostituisce quella precedente.

L'autenticazione è semplice. Invia la tua chiave nell' Authorization header per ogni richiesta. Il nostro sistema convalida la chiave prima di elaborare i token, assicurando che solo gli account autorizzati consumino credito. Errori come una chiave mancante restituiscono immediatamente un codice di stato 401.

Prima richiesta

Invia una richiesta standard di completamento chat per testare la connettività e la qualità della risposta. Questa semplice chiamata verifica che la tua chiave e i crediti sul tuo account siano configurati correttamente. L'ID del modello è uncensored, che gestisce input e output testuali senza rifiuti di contenuto per uso adulto legale. Sostituisci il segnaposto con la tua chiave effettiva e il prompt di 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"}]
  }'

Questo comando curl dimostra la struttura minima richiesta. Puoi regolare il messages array per includere contesto o istruzioni. La risposta restituisce il testo generato nel content campo. Controlla le statistiche di utilizzo nelle intestazioni della risposta per monitorare il consumo di token.

SDK Python

Utilizza la libreria Python ufficiale di OpenAI per integrare la nostra API negli script o nelle applicazioni. Imposta il base_url e api_key attributi prima di effettuare chiamate. Questo approccio garantisce la compatibilità con le codebase esistenti che utilizzano già i modelli OpenAI. Puoi passare tra i provider modificando solo due righe di configurazione.

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)

Lo snippet Python sopra mostra come inizializzare il client e inviare una richiesta. La libreria gestisce automaticamente la serializzazione JSON e l'analisi della risposta. Puoi accedere all'oggetto di risposta per estrarre contenuto, statistiche di utilizzo e motivi di fine. Questo metodo è ideale per servizi backend o pipeline di elaborazione dati.

SDK Node

Integra la nostra API nelle applicazioni Node.js utilizzando il openai npm package. Configure the client with our base URL and your API key just like you would for OpenAI. This allows you to use the same code structure for both testing and production. The SDK supports asynchronous operations for non-blocking requests.

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);

Questo esempio Node.js dimostra l'invio di una richiesta di completamento chat. Il await la parola chiave garantisce che la risposta sia completamente ricevuta prima di procedere. Puoi gestire gli errori utilizzando blocchi try-catch per gestire in modo elegante problemi di rete o limiti dell'API. L'oggetto di risposta contiene il testo generato e i dettagli sull'utilizzo dei token.

Streaming

Abilita lo streaming per ricevere risposte token per token per una migliore esperienza utente nelle interfacce chat. Imposta il stream impostare il parametro su true nella tua richiesta. L'API restituisce chunk di testo man mano che vengono generati, consentendoti di visualizzare l'output in tempo reale. Questo riduce significativamente la latenza percepita per gli utenti finali.

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)

Il codice di streaming sopra riportato elabora ogni chunk man mano che arriva. Puoi aggiungere il contenuto a un elemento dell'interfaccia utente immediatamente. L'ultimo chunk contiene le statistiche sull'utilizzo totale dei token. Questa funzionalità è supportata da tutti i client compatibili con OpenAI che gestiscono correttamente le risposte SSE.

Limiti, Errori e Finestra di Contesto

La nostra API impone limiti rigorosi per garantire un utilizzo equo e la stabilità del sistema. Hai diritto a 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Ogni corpo della richiesta non deve superare gli 8 MB. Se superi questi limiti, l'API restituisce il codice di stato 429. Attendi qualche secondo e riprova la tua richiesta. Errori come chiavi non valide restituiscono 401, e credito insufficiente restituisce 402.

La finestra di contesto supporta fino a 100,000 token per input e output combinati. L'output massimo per richiesta è di 16,000 token, o 2,048 se non specifichi max_tokens. Questa grande finestra ti permette di elaborare documenti lunghi o mantenere una cronologia di conversazioni estesa senza troncamenti. Gli errori e i rifiuti non consumano credito, quindi paghi solo per l'utilizzo effettivo.