開発者向け統合ガイド

ベースURLと認証

ベースURLにクライアントをポイントし、認証ヘッダーにAPIキーを渡すことから始めましょう。これは標準プロトコルを正確に採用しているため、任意のOpenAI互換SDKで動作します。APIキー取得ページでGoogleまたはメールを使用してキーを即座に生成できます（電話番号は不要です）。キーを安全に保管し、1アカウントにつき1つのアクティブなキーを使用してください。新しいキーを生成すると古いキーが置き換えられます。

認証はシンプルです。キーを Authorization すべてのリクエストで必要です。システムはトークン処理の前にキーを検証し、認証されたアカウントのみがクレジットを消費することを保証します。キーの欠落などのエラーは、直ちに401ステータスを返します。

最初のリクエスト

接続と応答品質をテストするための標準的なチャット完了リクエストを送信します。このシンプルな呼び出しにより、キーとクレジットがアカウントに正しく反映されることを確認します。モデルIDは uncensored, 法的な成人向け用途に対してコンテンツ拒否応答なしでテキストの入出力を処理します。プレースホルダーを実際のキーとシステムプロンプトに置き換えてください。

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"}]
  }'

このcurlコマンドは必要な最小限の構造を示しています。あなたは messages コンテキストや指示を含めるための配列。レスポンスは content フィールド。レスポンスヘッダーの使用状況を確認して、トークン消費を監視してください。

Python SDK

APIをスクリプトやアプリケーションに統合するために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用します。設定 base_url および api_key 呼び出し前に属性を確認します。このアプローチにより、すでにOpenAIモデルを使用している既存のコードベースとの互換性が確保されます。プロバイダーの切り替えは、設定の2行を変更するだけで可能です。

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)

上記のPythonスニペットは、クライアントの初期化とリクエストの送信方法を示しています。ライブラリはJSONシリアライズとレスポンス解析を自動的に処理します。レスポンスオブジェクトにアクセスして、コンテンツ、使用統計、終了理由を取得できます。この方法はバックエンドサービスやデータ処理パイプラインに最適です。

Node SDK

当社のAPIをNode.jsアプリケーションに統合するには、 openai npm パッケージ。OpenAI の場合と同様に、ベース URL と API キーを使用してクライアントを設定します。これにより、テストと本番環境の両方で同じコード構造を使用できます。SDK はノンブロッキングリクエストのための非同期操作をサポートしています。

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);

このNode.jsの例は、チャット補完リクエストを送信する方法を示しています。 await キーワードは、応答が完全に受信されるまで待機することを保証します。ネットワークの問題やAPI制限を適切に管理するためにtry-catchブロックを使用してエラーを処理できます。応答オブジェクトには生成されたテキストとトークン使用詳細が含まれます。

ストリーミング

チャットインターフェースでのより良いユーザーエクスペリエンスのためにトークンごとの応答を受信するためにストリーミングを有効にします。stream パラメータを stream リクエストで true に設定します。APIは生成されるテキストのチャンクを返し、エンドユーザーに対してリアルタイムで出力を表示できます。これによりエンドユーザーの知覚されるレイテンシーが大幅に低減します。

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)

上記のストリーミングコードは、チャンクが到着するたびにそれを処理します。コンテンツはUI要素にすぐに追加できます。最後のチャンクには、総トークン使用量の統計情報が含まれています。この機能は、SSEレスポンスを正しく処理するすべてのOpenAI互換クライアントでサポートされています。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

APIは公平な利用とシステムの安定性を確保するために厳格な制限を設けています。1分あたり300リクエスト、キーごとに8つの同時リクエストが可能です。各リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。これらの制限を超えると、APIは429ステータスコードを返します。数秒待ってからリクエストを再試行してください。無効なキーなどのエラーは401を返し、クレジット不足は402を返します。

コンテキストウィンドウは、入力と出力の合計で最大10万トークンをサポートします。1リクエストあたりの最大出力は1万6千トークン、または指定しない場合は2,048トークンです。 max_tokens. この大きなウィンドウにより、長いドキュメントの処理や広範な会話履歴の維持が可能で、切り捨てが発生しません。エラーと拒否はクレジットを消費しないため、実際の使用分のみに対して課金されます。