開發人員整合指南

基礎 URL 與驗證

首先將您的客戶端指向我們的基礎 URL，並在授權標頭中提供您的 API 金鑰。這適用於任何 OpenAI 兼容的 SDK，因為我們完全遵循標準協議。在「取得 API 金鑰」頁面透過 Google 或電子郵件即時產生金鑰；無需手機號碼。請妥善保管您的金鑰，每個帳戶僅使用一個有效金鑰，因為產生新金鑰將替換舊金鑰。

驗證很簡單。將您的金鑰發送到 Authorization 每次請求的標頭。系統在處理 token 前會驗證金鑰，確保僅有授權帳戶消耗信用額度。若金鑰遺失，系統會立即返回 401 狀態碼。

首次請求

發送標準聊天完成請求以測試連接性和回應質量。此簡單呼叫驗證您的金鑰並正確為您的帳戶計費。模型 id 為 uncensored, 處理文字輸入與輸出，針對合法成人用途不進行內容拒絕。將佔位符替換為您的實際金鑰與系統提示詞。

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"}]
  }'

此 curl 指令展示了所需的最小結構。您可以調整 messages 包含上下文或指示的陣列。回應在 content 欄位。請檢查回應標頭中的使用統計數據，以監控您的 token 消耗情況。

Python SDK

使用官方的 OpenAI Python 函式庫將我們的 API 整合到您的腳本或應用程式中。設定 base_url 和 api_key 在進行呼叫前設定屬性。此方法確保與已使用 OpenAI 模型的現有程式碼庫相容。您可以透過僅更改兩行設定來切換供應商。

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)

上面的 Python 代碼展示了如何初始化客戶端並發送請求。該庫自動處理 JSON 序列化和回應解析。您可以訪問回應物件以提取內容、使用統計數據和完成原因。此方法非常適合後端服務或數據處理管道。

Node SDK

使用 openai npm 套件。像設定 OpenAI 一樣，使用我們的 base URL 和您的 API 金鑰設定客戶端。這讓您可以對測試和生產環境使用相同的程式碼結構。SDK 支援非同步操作以進行非阻塞請求。

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);

此 Node.js 範例演示如何發送聊天補全請求。該 await 關鍵字確保在繼續之前完全接收回應。您可以使用 try-catch 塊處理錯誤，以優雅地處理網絡問題或 API 限制。回應對象包含生成的文本和 token 使用詳情。

串流

啟用串流以接收逐 Token 回應，以改善聊天介面的使用者體驗。將 stream 將參數設為 true。API 會在生成文字時回傳文字區塊，讓您可以即時顯示輸出內容。這可大幅降低終端使用者的感知延遲。

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)

上述程式碼會隨著每個區塊到達時進行處理。您可以立即將內容附加到 UI 元素上。最後一個區塊包含總計的 token 使用統計資料。此功能由所有能正確處理 SSE 回應的 OpenAI 相容客戶端支援。

限制、錯誤與上下文視窗

我們的 API 實施了嚴格的限制以確保公平使用和系統穩定性。您每分鐘可進行 300 次請求，每個金鑰最多 8 個並發請求。每個請求主體不得超過 8 MB。如果您超過這些限制，API 將返回 429 狀態碼。等待幾秒鐘後重試您的請求。金鑰無效等錯誤返回 401，餘額不足返回 402。

上下文視窗總共支援高達 100,000 個 token，用於輸入與輸出的總和。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token，若未指定 max_tokens. 這個大視窗允許您處理長文件或維護廣泛的對話歷史而無需截斷。錯誤和拒絕不會消耗信用額度，因此您只需為實際使用付費。