Guida rapida API Deep Seek

Autenticazione & URL di Base

Inizia impostando immediatamente la tua chiave API e l'URL base. La tua chiave appare a schermo dopo la registrazione con Google o email. Usa https://api.apiseekdeep.com/v1 come tuo endpoint di base. Passa la chiave in Authorization: Bearer header. Questo funziona con qualsiasi SDK o client compatibile con OpenAI.

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"}]
  }'

Le tue richieste si autenticano direttamente sui nostri server. Non esistono livelli di instradamento intermedi. La tua chiave concede accesso solo al modello senza filtri.

Endpoint Chat Completions

Invia messaggi a POST /v1/chat/completions per la generazione di testo. Usa l'ID del modello uncensored per output illimitati. Il testo di input viene inserito nell'array messages. L'API restituisce il testo generato nel campo content della risposta. Questo segue esattamente il formato standard di chat di OpenAI.

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)

Mantieni le tue prompt strutturate. Il modello gestisce bene il contesto entro i limiti. Ottieni un output di testo grezzo senza ulteriori livelli di formattazione. Gli errori restituiscono codici HTTP standard.

Risposte in streaming (SSE)

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. Ricevi Server-Sent Events (SSE) man mano che i token vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per output lunghi. I dettagli sull'utilizzo dei token appaiono nel blocco finale. Puoi interrompere la generazione in anticipo se necessario.

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)

Gestisci le risposte parziali con grazia. Memorizza i token in buffer fino al completamento. Questo metodo riduce i tempi di attesa per finestre di contesto ampie. Funziona in modo affidabile con il nostro limite di contesto di 100,000 token.

Function Calling & Tools

Definisci gli strumenti nel corpo della richiesta per output strutturati. Il modello può chiamare funzioni in base al tuo schema. Passa le definizioni degli strumenti nel tools array. Usa tool_choice per forzare o consentire la selezione automatica. Questo abilita flussi di lavoro complessi senza analizzare il testo grezzo.

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);

Struttura attentamente i tuoi schemi JSON. Il modello rispetta i vincoli degli strumenti. Gestisci tu la logica di esecuzione delle funzioni separatamente. Questo mantiene il tuo codice pulito e modulare.

Configurazione della modalità JSON

Forza un output JSON rigoroso utilizzando response_format: {"type": "json_object"}. Il modello restituisce solo strutture JSON valide. Usa questo per l'estrazione di dati o pipeline di dati strutturati. Disabilita la formattazione markdown per un'analisi più pulita. Questo garantisce un consumo programmatico affidabile dei risultati.

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"}]
  }'

Convalida l'output prima dell'elaborazione. La modalità rigorosa riduce le allucinazioni nei campi. Combina questo con le definizioni degli strumenti per la massima affidabilità. Le tue applicazioni downstream analizzeranno i dati più velocemente.

Parametri: Temperatura, Top P, Seed

Controlla la creatività con temperature e top_p. Valori più alti aumentano la casualità. Valori più bassi rendono gli output deterministici. Usa seed per risultati riproducibili durante il debugging. Imposta max_tokens per limitare la lunghezza dell'output. Il valore predefinito è di 2.048 token se non impostato.

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)

Regola i parametri in base al tuo caso d'uso. Il roleplay beneficia di temperature più elevate. I compiti di dati richiedono valori più bassi. Il tuo credito prepagato viene addebitato in base ai token effettivi utilizzati. Gli errori non costano crediti.