डीप सीक API क्विकस्टार्ट गाइड

प्रमाणीकरण & बेस URL

शुरुआत करें सेट करके अपनी API कुंजी और बेस यूआरएल तुरंत। आपकी कुंजी Google या ईमेल से साइन अप करने के बाद स्क्रीन पर दिखाई देती है। उपयोग करें https://api.apiseekdeep.com/v1 अपने बेस एंडपॉइंट के रूप में। कुंजी Authorization: Bearer हेडर। यह किसी भी OpenAI SDK या कम्पैटिबल क्लाइंट के साथ काम करता है।

Copycurl 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"}]
  }'

आपके अनुरोध सीधे हमारे सर्वरों के खिलाफ प्रमाणीकृत होते हैं। कोई मध्यवर्ती रूटिंग परतें मौजूद नहीं हैं। आपकी कुंजी केवल अनसेंसर्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

टेक्स्ट जनरेशन के लिए POST /v1/chat/completions पर POST /v1/chat/completions पर संदेश भेजें। मॉडल ID का उपयोग करें uncensored असीमित आउटपुट के लिए। इनपुट टेक्स्ट messages एरे में जाता है। API जनरेटेड टेक्स्ट response content फ़ील्ड में लौटाता है। यह स्टैंडर्ड OpenAI चैट फॉर्मेट को बिल्कुल सटीक रूप से अनुसरण करता है।

Copyfrom 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)

अपने प्रॉम्प्ट्स को संरचित रखें। मॉडल सीमाओं के भीतर संदर्द को अच्छी तरह संभालता है। आपको अतिरिक्त फॉर्मेटिंग लेयर्स के बिना रॉ टेक्स्ट आउटपुट मिलता है। त्रुटियां मानक HTTP कोड लौटाती हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस (SSE)

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। आप टोकन जनरेट होते समय Server-Sent Events (SSE) प्राप्त करते हैं। यह लंबे आउटपुट के लिए अनुभवगत विलंबता को कम करता है। टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में प्रकट होते हैं। यदि आवश्यक हो तो आप जनरेशन को जल्दी रोक सकते हैं।

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)

आंशिक प्रतिक्रियाओं को सहजता से हैंडल करें। पूर्णता तक टोकन को बफर करें। यह विधि बड़े संदर्भ विंडो के लिए प्रतीक्षा समय बचाती है। यह हमारी 100,000 टोकन संदर्भ सीमा के साथ विश्वसनीय रूप से काम करती है।

फंक्शन कॉलिंग & टूल्स

स्ट्रक्चर्ड आउटपुट के लिए अपने रिक्वेस्ट बॉडी में टूल्स परिभाषित करें। मॉडल आपके स्कीमा के आधार पर फंक्शन कॉल कर सकता है। टूल डिफिनिशंस को tools array. tool_choice स्वचालित चयन को बल देने या अनुमति देने के लिए। यह कच्चे टेक्स्ट को पार्स किए बिना जटिल वर्कफ्लो को सक्षम बनाता है।

Copyimport 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);

अपने JSON स्कीमा को सावधानी से संरचित करें। मॉडल टूल बाधाओं का सम्मान करता है। फ़ंक्शन निष्पादन तर्क को अलग से हैंडल करें। इससे आपका कोड साफ और मॉड्यूलर रहता है।

JSON मोड कॉन्फ़िगरेशन

का उपयोग करके कड़ा JSON आउटपुट फ़ोर्स करें response_format: {"type": "json_object"}. मॉडल केवल मान्य JSON संरचनाएं लौटाता है। डेटा एक्सट्रैक्शन या संरचित डेटा पाइपलाइन्स के लिए इसका उपयोग करें। साफ़ पार्सिंग के लिए मार्कडाउन फॉर्मेटिंग अक्षम करें। यह परिणामों की विश्वसनीय प्रोग्रामेटिक खपत सुनिश्चित करता है।

Copycurl 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"}]
  }'

प्रसंस्करण से पहले आउटपुट की जांच करें। कठोर मोड क्षेत्रों में हैल्युसिनेशन को कम करता है। अधिकतम विश्वसनीयता के लिए इसे टूल परिभाषाओं के साथ जोड़ें। आपके डाउनस्ट्रीम ऐप्स डेटा तेजी से पार्स करेंगे।

पैरामीटर: तापमान, Top P, Seed

तापमान के साथ रचनात्मकता को नियंत्रित करें temperature और top_p. उच्च मान यादृच्छिकता बढ़ाते हैं। निम्न मान आउटपुट को निर्धारक बनाते हैं। उपयोग करें seed डिबगिंग के दौरान पुनरुत्पादनीय परिणामों के लिए। सेट करें max_tokens आउटपुट लंबाई को सीमित करने के लिए। यदि सेट नहीं किया गया है तो डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है।

Copyfrom 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)

अपने उपयोग मामले के लिए पैरामीटर समायोजित करें। रोलप्ले को उच्च तापमान से लाभ होता है। डेटा कार्यों को निम्न मानों की आवश्यकता होती है। आपका प्रीपेड क्रेडिट वास्तविक टोकन उपयोग के आधार पर चार्ज होता है। त्रुटियों के लिए क्रेडिट नहीं लगते।