API 快速入門指南

基礎 URL 與驗證

使用我們的特定 base URL 和有效的 API 金鑰進行每次請求。

基礎網址為 https://api.pricingapideepseek.com/v1. 更新您的 SDK 配置，指向此處而非默認的 OpenAI 端點。通過在 Authorization 標頭. 您每個帳戶可獲得一組金鑰。如果您需要新的金鑰，舊金鑰會立即失效。先使用 $0.50 的試用信用額度來驗證連線，再購買加密貨幣。

發送您的第一個聊天完成請求

向聊天補全端點發送 POST 請求以獲取文本回應。

這是標準 OpenAI 客戶端的即插即用替代品。您將模型 ID 定義為 uncensored。API 會根據您的提示回傳文字。若發生缺少信用額度或金鑰無效等錯誤，會回傳標準 HTTP 狀態碼。基本文字生成無需額外設定。

• 端點： POST /v1/chat/completions
• 模型 ID： uncensored
• 輸入：僅文字提示

若收到 402 錯誤，請檢查您的餘額。使用 USDT 或 USDC 充值，即可無縫繼續使用服務。

Python SDK 集成

配置 OpenAI Python 庫以使用我們的 base URL 和您的金鑰。

這讓您可以使用熟悉的 Python 程式碼進行 LLM 互動。該函式庫會自動處理請求格式。您只需覆蓋預設 API 主機即可。這確保您的現有腳本無需大幅重構即可運作。

• 設定 base_url 連接到我們的 API 端點。
• 設定 api_key 您的唯一金鑰。
• 呼叫 chat.completions.create 使用模型 uncensored.

錯誤以標準異常形式引發。請查看錯誤訊息以獲取有關速率限制或帳單問題的詳細資訊。

Node SDK 配置

使用我們的自訂主機與憑證初始化 OpenAI Node 用戶端。

此方法非常適合伺服器端應用程式或 Node.js 環境。您在初始化時傳入基礎 URL 和 API 金鑰。其餘 SDK 功能與標準版本完全相同。您可以傳送訊息並接收文字回應，無需更改您的邏輯。

• 匯入 OpenAI 套件。
• 使用自訂基礎 URL 建立用戶端實例。
• 使用標準的 chat.completions.create method。

確保您的金鑰有效。API 會拒絕使用過期或不正確金鑰的請求。監控您的使用情況以避免意外費用。

帶有 SSE 的串流回應

啟用串流以在產生時接收權杖。

設定 stream: true 在您的請求中。API 為每個 Token 傳送伺服器發送事件 (SSE)。這可降低終端使用者的感知延遲。您隨區塊到達進行處理。最後一個區塊包含用於計費的總 Token 使用量。這非常適合聊天介面和即時應用程式。

• 設定 stream 以 true.
• 在您的程式碼中處理 SSE 事件。
• 漸進式顯示 token。

串流不改變計費方式。您為使用的總 Token 付費。串流中的錯誤會包含在最後一個區塊中。請檢查該最後事件中的錯誤欄位。

限制、錯誤與上下文視窗

了解您的速率限制、錯誤代碼與 Token 約束。

每分鐘可發送 300 次請求。每支金鑰僅允許同時運行 8 個請求。請求主體必須低於 8 MB。上下文視窗總計為 100,000 tokens。這包括您的提示詞與生成的回應。如果您超出限制，將收到 429 錯誤。無效金鑰返回 401。無信用額度返回 402。錯誤不會消耗 tokens。拒絕也是免費的。這確保您只需為實際輸出付費。請仔細規劃 token 使用量，以保持在 16,000 tokens 的最大輸出限制內。

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);

串流

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)