Ghid de integrare pentru dezvoltatori

URL de bază și autentificare

Începeți prin a direcționa clientul către URL-ul de bază și prin furnizarea cheii API în antetul de autorizare. Acest lucru funcționează cu orice SDK compatibil OpenAI deoarece respectăm protocolul standard exact. Generați-vă cheia instantaneu prin Google sau email pe pagina Get API key; nu este necesar un număr de telefon. Păstrați cheia în siguranță și utilizați o singură cheie activă per cont, deoarece generarea uneia noi înlocuiește pe cea veche.

Autentificarea este simplă. Trimiteți cheia în Authorization header pentru fiecare solicitare. Sistemul nostru validează cheia înainte de a procesa tokenii, asigurându-se că doar conturile autorizate consumă credit. Erorile, cum ar fi o cheie lipsă, returnează imediat un cod de stare 401.

Prima cerere

Trimiteți o solicitare standard de completare a chat-ului pentru a testa conectivitatea și calitatea răspunsului. Această apelare simplă verifică dacă cheia și creditul contului sunt configurate corect. ID-ul modelului este uncensored, care gestionează intrarea și ieșirea de text fără refuzuri de conținut pentru uz adult licit. Înlocuiți șablonul cu cheia și promptul de sistem reale.

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"}]
  }'

Această comandă curl demonstrează structura minimă necesară. Poți ajusta messages array pentru a include context sau instrucțiuni. Răspunsul returnează textul generat în content câmp. Verifică statisticile de utilizare din antetele de răspuns pentru a monitoriza consumul de tokeni.

SDK Python

Utilizați biblioteca oficială Python OpenAI pentru a integra API-ul nostru în scripturile sau aplicațiile tale. Set base_url și api_key atribute înainte de a face cereri. Această abordare asigură compatibilitatea cu codebases existente care folosesc deja modele OpenAI. Poți comuta între furnizori schimbând doar două linii de configurare.

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)

Snippet-ul Python de mai sus arată cum să inițializezi clientul și să trimiți o cerere. Biblioteca gestionează automat serializarea JSON și analizarea răspunsurilor. Poți accesa obiectul de răspuns pentru a extrage conținutul, statisticile de utilizare și motivele de încheiere. Această metodă este ideală pentru serviciile backend sau pipeline-urile de procesare a datelor.

SDK Node

Integrează API-ul nostru în aplicații Node.js folosind openai npm package. Configurați clientul cu URL-ul nostru de bază și cheia API exact ca pentru OpenAI. Acest lucru vă permite să utilizați aceeași structură de cod atât pentru testare, cât și pentru producție. SDK-ul suportă operațiuni asincrone pentru cereri non-blocante.

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);

Acest exemplu Node.js demonstrează trimiterea unei cereri de completare chat. The await cuvântul cheie asigură că răspunsul este primit complet înainte de a continua. Puteți gestiona erorile folosind blocuri try-catch pentru a gestiona elegant problemele de rețea sau limitele API. Obiectul de răspuns conține textul generat și detaliile de utilizare a tokenilor.

Streaming

Activați streaming-ul pentru a primi răspunsuri token cu token pentru o experiență mai bună a utilizatorului în interfețele de chat. Setează stream parametrul la true în cererea ta. API-ul returnează fragmente de text pe măsură ce sunt generate, permițându-ți să afișezi output-ul în timp real. Acest lucru reduce semnificativ latența percepută pentru utilizatorii 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)

Codul de streaming de mai sus procesează fiecare fragment pe măsură ce acesta ajunge. Puteți adăuga conținutul la un element UI imediat. Fragmentul final conține statisticile de utilizare totală a tokenilor. Această funcție este suportată de toți clienții compatibili cu OpenAI care gestionează corect răspunsurile SSE.

Limitări, Erori și Fereastră de Context

API-ul nostru impune limite stricte pentru a asigura utilizarea echitabilă și stabilitatea sistemului. Aveți voie la 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente per cheie. Fiecare corp de cerere nu trebuie să depășească 8 MB. Dacă depășiți aceste limite, API-ul returnează codul de stare 429. Așteptați câteva secunde și reîncercați cererea. Erorile precum cheile invalide returnează 401, iar creditul insuficient returnează 402.

Fereastra de context suportă până la 100.000 de tokeni pentru input și output combinate. Outputul maxim per solicitare este de 16.000 de tokeni, sau 2.048 dacă nu specifici max_tokens. Această fereastră mare vă permite să procesați documente lungi sau să mențineți un istoric extensiv de conversații fără trunchiere. Erorile și refuzurile nu consumă credit, deci plătiți doar pentru utilizarea reală.