מדריך API Quickstart

כתובת URL בסיסית ואימות

השתמשו בכתובת הבסיס הספציפית שלנו ובמפתח API תקף לכל בקשה.

כתובת ה-URL הבסיסית היא https://api.pricingapideepseek.com/v1. עדכן את תצורת ה-SDK שלך כדי להפנות לכאן במקום לנקודת הקצה הסטנדרטית של OpenAI. אשר גישה על ידי העברת מפתח ה-API שלך ב Authorization header. אתה מקבל מפתח אחד לחשבון. אם אתה צריך חדש, הישן מפסיק לעבוד מיד. התחל עם אשראי ניסיון של $0.50 כדי לאמת חיבור לפני קניית קריפטו.

שלח את בקשת השלמת הצ'אט הראשונה שלך

שלח בקשת POST לנקודת הקצה של השלמת צ'אט כדי לקבל תגובת טקסט.

זהו תחליף ישיר ללקוחות OpenAI סטנדרטיים. אתה מגדיר את מזהה המודל כ uncensored. ה-API מחזיר טקסט בהתבסס על ההנחיה שלך. שגיאות כמו חוסר אשראי או מפתחות לא חוקיים מחזירות קודי סטטוס HTTP סטנדרטיים. אין צורך בתצורה נוספת ליצירת טקסט בסיסית.

• נקודת קצה: POST /v1/chat/completions
• מזהה מודל: uncensored
• קלט: פרומפטים של טקסט בלבד

בדקו את יתרת החשבון אם אתם מקבלים שגיאת 402. הוסיפו כספים באמצעות USDT או USDC כדי להמשיך להשתמש בשירות ללא הפסקה.

אינטגרציית SDK Python

הגדר את ספריית OpenAI Python להשתמש בכתובת הבסיס שלנו והמפתח שלך.

זה מאפשר לך להשתמש בקוד Python מוכר לקיום אינטראקציות עם LLM. הספרייה מטפלת בעיצוב הבקשה באופן אוטומטי. עליך רק לשנות את מארח ה-API המוגדר כברירת מחדל. זה מבטיח שהסקריפטים הקיימים שלך יעבדו ללא שינוי מהותי.

• הגדר base_url לנקודת הקצה שלנו.
• הגדר api_key למפתח הייחודי שלך.
• שיחה chat.completions.create עם מודל uncensored.

שגיאות מוזרקות כחריגים סטנדרטיים. בדקו את הודעת השגיאה לפרטים על מגבלות קצב או בעיות חשבון.

תצורת Node SDK

אתחל את לקוח Node.js של OpenAI עם מארח מותאם אישית ואישורים.

גישה זו עובדת היטב עבור יישומי צד-שרת או סביבות Node.js. אתם מעבירים את כתובת ה-URL הבסיסית ואת מפתח ה-API בעת ההתחלה. שאר פונקציות ה-SDK פועלות זהה לגרסה הסטנדרטית. ניתן לשלוח הודעות ולקבל תגובות טקסט ללא שינוי הלוגיקה שלכם.

• ייבאו את החבילה של OpenAI.
• צור מופע לקוח עם כתובת URL בסיסית מותאמת אישית.
• השתמשו בסטנדרטי chat.completions.create שיטה.

ודאו שהמפתח שלכם תקין. ה-API דוחה בקשות עם מפתחות פג תוקף או לא נכונים. מעקב אחר השימוש שלכם כדי להימנע מטענות לא צפויות.

תגובות בסטרימינג עם SSE

אפשרו זרם כדי לקבל אסימונים ככל שהם נוצרים.

הגדר stream: true בבקשה שלך. ה-API שולח אירועים שנשלחו על ידי השרת (SSE) עבור כל אסימון. זה מפחית את תחוית העיכוב עבור משתמשים סופיים. אתה מעבד קטעים כפי שהם מגיעים. הקטע הסופי מכיל את סך השימוש באסימונים לחשבונאות. זה אידיאלי לממשקי צ'אט ואפליקציות בזמן אמת.

• הגדר stream אל true.
• טפול באירועי SSE בקוד שלך.
• הצג טוקנים בהדרגה.

זרימה לא משנה את המחיר. אתה משלם עבור סך האסימונים ששימשו. שגיאות במהלך זרימה נשלחות בחבילה האחרונה. בדוק שדות שגיאה באירוע האחרון הזה.

מגבלות, שגיאות וחלון ההקשר

הבן את מגבלות הקצב שלך, קודי השגיאה ומגבלות הטוקנים.

ניתן לשלוח 300 בקשות לדקה. רק 8 בקשות רצות בו-זמנית לכל מפתח. גוף הבקשה חייב להיות מתחת ל-8 MB. חלון ההקשר הוא 100,000 טוקנים בסך הכל. זה כולל גם את ההנחיה שלך וגם את התגובה שנוצרה. אם תעבור את המגבלה, תקבל שגיאת 429. מפתחים לא תקינים מחזירים 401. אין אשראי מחזיר 402. שגיאות אינן צורכות טוקנים. סירובים גם כן חינם. זה מבטיח שאתה משלם רק על פלט בפועל. תכנן את שימוש הטוקנים שלך בקפידה כדי להישאר בתוך מגבלת הפלט המקסימלית של 16,000 טוקנים.

cURL

Copycurl https://api.pricingapideepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the per million token costs for input and output."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.pricingapideepseek.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)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.pricingapideepseek.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);

זרימה

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)