دليل البدء السريع لواجهة برمجة تطبيقات Deep Seek
توقف عن محاربة قفل الاشتراكات ومرشحات المحتوى. يوضح لك هذا الدليل كيفية دمج LLM غير الخاضع للرقابة في مجموعة أدواتك باستخدام أدوات قياسية متوافقة مع OpenAI.
المصادقة & عنوان URL الأساسي
ابدأ بضبط مفتاح API وعنوان URL الأساسي فوراً. يظهر مفتاحك على الشاشة بعد التسجيل باستخدام Google أو البريد الإلكتروني. استخدم https://api.apiseekdeep.com/v1 كـ base endpoint الخاص بك. مرر المفتاح في Authorization: Bearer الرأس. يعمل هذا مع أي مكتبة SDK أو عميل متوافق مع OpenAI.
curl https://api.apiseekdeep.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Return the total row count for the user_logs table"}]
}'تتم مصادقة طلباتك مباشرة مع خوادمنا. لا توجد طبقات وسيطة للتوجيه. يمنحك مفتاحك الوصول إلى النموذج غير الخاضع للرقابة فقط.
نقطة نهاية إكمال الدردشة
أرسل الرسائل إلى POST /v1/chat/completions لتوليد النص. استخدم معرف النموذج uncensored للمخرجات غير المقيدة. يدخل النص المدخل في مصفوفة الرسائل (messages). تعيد الـ API النص المولد في حقل محتوى الاستجابة (response content). يتبع هذا تنسيق دردشة OpenAI القياسي بدقة.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apiseekdeep.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)حافظ على هيكلة مدخلاتك (prompts). يتعامل النموذج مع السياق بشكل جيد ضمن الحدود. تحصل على نص خام بدون طبقات تنسيق إضافية. تُرجع الأخطاء أخطاء HTTP قياسية.
استجابات البث (SSE)
فعّل البث عن طريق تعيين stream: true في طلبك. تتلقى أحداث الإرسال من الخادم (SSE) مع توليد الرموز. هذا يقلل من زمن الاستجابة المُدرَك للمخرجات الطويلة. تظهر تفاصيل استخدام الرموز في الشريحة الأخيرة. يمكنك إيقاف التوليد مبكرًا إذا لزم الأمر.
stream = 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)تعامل مع الاستجابات الجزئية بسلاسة. قم بتخزين الرموز مؤقتًا حتى الاكتمال. توفر هذه الطريقة توفير وقت الانتظار للنوافذ السياقية الكبيرة. تعمل بشكل موثوق مع حد السياق البالغ 100,000 رمز.
استدعاء الوظائف والأدوات
عرّف الأدوات في جسم الطلب للإخراجات المهيكلة. يمكن للنموذج استدعاء الوظائف بناءً على مخططك. مرر تعريفات الأدوات في tools مصفوفة. استخدم tool_choice لإجبار أو السماح بالاختيار التلقائي. هذا يمكّن عمليات العمل المعقدة دون تحليل النص الخام.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiseekdeep.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);هيكل مخططات JSON الخاصة بك بعناية. يحترم النموذج قيود الأدوات. أنت تتعامل مع منطق تنفيذ الوظيفة بشكل منفصل. هذا يبقي الكود الخاص بك نظيفًا وقابلًا للتجزئة.
تكوين وضع JSON
فرض إخراج JSON صارم باستخدام response_format: {"type": "json_object"}. يعيد النموذج هياكل JSON صالحة فقط. استخدم هذا لاستخراج البيانات أو خطوط بيانات البيانات المنظمة. عطّل تنسيق Markdown لتحليل أنظف. يضمن هذا الاستهلاك الموثوق للنتائج برمجياً.
curl https://api.apiseekdeep.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Return the total row count for the user_logs table"}]
}'التحقق من المخرج قبل المعالجة. يقلل الوضع الصارم من الهلوسة في الحقول. اجمع هذا مع تعريفات الأدوات لأقصى موثوقية. ستقوم تطبيقاتك اللاحقة بتحليل البيانات بشكل أسرع.
المعلمات: درجة الحرارة وTop P والبذلة
تحكم في الإبداع باستخدام temperature و top_p. تزيد القيم المرتفعة من العشوائية. تجعل القيم المنخفضة المخرجات حتمية. استخدم seed لإنتاج نتائج قابلة لإعادة الإنتاج أثناء تصحيح الأخطاء. اضبط max_tokens لتحديد طول المخرجات. الافتراضي هو 2,048 رمزاً إذا لم يُضبط.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apiseekdeep.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)اضبط المعلمات لحالة الاستخدام الخاصة بك. يستفيد لعب الأدوار من درجات حرارة أعلى. تحتاج مهام البيانات إلى قيم أقل. يتم احتساب رصيدك المدفوع مسبقاً بناءً على الرموز الفعلية المستخدمة. الأخطاء لا تكلف رصيداً.
الأسئلة الشائعة
هل يعمل مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاص بـ Deep Seek مع أدوات البرمجة (SDKs) الرسمية؟
نعم. يتطابق عنوان URL الأساسي الخاص بنا وتنسيق الاستجابة تمامًا مع مواصفات OpenAI. يمكنك استخدام مكتبات Python وNode أو Go الرسمية لـ OpenAI عن طريق تغيير عنوان URL الأساسي ومفتاح API فقط. لا حاجة لأغلفة مخصصة.
ماذا يحدث إذا تجاوزت حد معدل الطلب؟
ستتلقى خطأ 429 Too Many Requests. حدنا هو 300 طلب في الدقيقة لكل مفتاح. يمكنك تشغيل 8 طلبات متزامنة في وقت واحد. انتظر بضع ثوانٍ وأعد المحاولة. سيظل رصيدك المدفوع مسبقاً دون تغيير أثناء أخطاء حد معدل الطلب.
كيف تعمل نافذة السياق؟
تحصل على نافذة سياق بحجم 100,000 رمز لكل من الإدخال والإخراج مجتمعين. الحد الأقصى للإخراج لكل طلب هو 16,000 رمز. إذا لم تحدد max_tokens، فإن الافتراضي هو 2,048 رمز. هذا يسمح بسجل محادثات عميق أو معالجة مستندات كبيرة.
احصل على مفتاح API الخاص بك
سجّل، احصل على المفتاح، وحدّث النقطة النهائية. تكوين بسيط.
احصل على مفتاحك