개발자를 위한 통합 가이드

Base URL 및 인증

클라이언트를 기본 URL로 가리키고 Authorization 헤더에 API 키를 제공하세요. 이는 표준 프로토콜을 정확히 따르기 때문에 모든 OpenAI 호환 SDK에서 작동합니다. Get API key 페이지에서 Google 또는 이메일을 통해 전화번호 없이 즉시 키를 생성하세요. 키를 안전하게 보관하고 계정당 활성 키 하나만 사용하세요. 새 키를 생성하면 기존 키가 대체됩니다.

간단한 인증. 키를 다음에 전송하세요. Authorization 모든 요청에 대한 header. 당사 시스템은 토큰 처리 전에 키를 검증하여 승인된 계정만 크레딧을 사용하도록 합니다. 키 누락과 같은 오류는 즉시 401 상태를 반환합니다.

첫 번째 요청

연결성 및 응답 품질을 테스트하려면 표준 채팅 완료 요청을 보내세요. 이 간단한 호출은 키와 계정에 대한 크레딧이 올바르게 적용되었는지 확인합니다. 모델 ID는 uncensored, lawful adult use를 위한 콘텐츠 거부 없이 텍스트 입력 및 출력을 처리합니다. 실제 키와 시스템 프롬프트로 자리 표시자를 바꿉니다.

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"}]
  }'

이 curl 명령어는 필요한 최소 구조를 보여줍니다. 다음을 조정할 수 있습니다. messages 맥락이나 지침을 포함하기 위한 배열입니다. 응답은 다음에서 생성된 텍스트를 반환합니다. content 필드입니다. 응답 헤더의 사용량 통계를 확인하여 토큰 소비를 모니터링하십시오.

Python SDK

스크립트나 애플리케이션에 우리 API를 통합하려면 공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하세요. 설정 base_url 및 api_key 호출 전에 속성. 이 접근 방식은 이미 OpenAI 모델을 사용하는 기존 코드베이스와의 호환성을 보장합니다. 구성의 두 줄만 변경하여 공급자 간에 전환할 수 있습니다.

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)

위의 Python 스니펫은 클라이언트 초기화 및 요청 전송 방법을 보여줍니다. 라이브러리는 JSON 직렬화 및 응답 해석을 자동으로 처리합니다. 응답 객체에 액세스하여 콘텐츠, 사용량 통계 및 종료 이유를 추출할 수 있습니다. 이 방법은 백엔드 서비스나 데이터 처리 파이프라인에 이상적입니다.

Node SDK

Node.js 애플리케이션에 당사 API를 통합하세요. openai npm 패키지입니다. base URL과 API 키를 OpenAI를 사용할 때처럼 클라이언트에 구성하세요. 이를 통해 테스트와 프로덕션에서 동일한 코드 구조를 사용할 수 있습니다. SDK는 차단되지 않은 요청을 위한 비동기 작업을 지원합니다.

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);

이 Node.js 예제는 채팅 완료 요청을 보내는 방법을 보여줍니다. await 키워드는 응답이 완전히 수신된 후에야 계속 진행되도록 보장합니다. try-catch 블록을 사용하여 네트워크 문제나 API 제한을 우아하게 처리할 수 있습니다. 응답 객체에는 생성된 텍스트와 토큰 사용 세부 정보가 포함됩니다.

스트리밍

채팅 인터페이스의 더 나은 사용자 경험을 위해 토큰 단위로 응답을 받도록 스트리밍을 활성화하세요. 설정 stream 요청에서 true로 설정하세요. API는 생성되는 대로 텍스트 청크를 반환하여 출력 결과를 실시간으로 표시할 수 있습니다. 이는 최종 사용자의 지각된 지연 시간을 크게 줄입니다.

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)

위 스트리밍 코드는 청크가 도착할 때마다 이를 처리합니다. 콘텐츠는 UI 요소에 즉시 추가할 수 있습니다. 마지막 청크에는 총 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이 기능은 SSE 응답을 올바르게 처리하는 모든 OpenAI 호환 클라이언트에서 지원됩니다.

제한 사항, 오류 및 컨텍스트 윈도우

API는 공정한 사용 및 시스템 안정성을 위해 엄격한 제한을 적용합니다. 분당 300회 요청 및 키당 동시 8회 요청이 허용됩니다. 각 요청 본문은 8MB를 초과할 수 없습니다. 이러한 제한을 초과하면 API는 429 상태 코드를 반환합니다. 몇 초 기다린 후 요청을 다시 시도하세요. 유효하지 않은 키는 401, 크레딧 부족은 402 에러를 반환합니다.

컨텍스트 윈도우는 입력과 출력을 합해 최대 100,000개의 토큰을 지원합니다. 요청당 최대 출력은 16,000개 토큰이며, 지정하지 않으면 2,048개입니다. max_tokens. 이 큰 창을 사용하면 잘림 없이 긴 문서를 처리하거나 광범위한 대화 기록을 유지할 수 있습니다. 오류와 거부는 크레딧을 소모하지 않으므로 실제 사용량에 대해서만 지불합니다.