Deep Seek APIクイックスタートガイド

認証 & ベースURL

APIキーとベースURLをすぐに設定します。キーはGoogleまたはメールでサインアップ後に画面上に表示されます。 https://api.apiseekdeep.com/v1 ベースエンドポイントとして使用します。キーを Authorization: Bearer ヘッダー。これはOpenAI SDKまたは互換クライアントであればどれでも動作します。

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"}]
  }'

リクエストは直接当社のサーバーで認証されます。中間ルーティング層はありません。キーはuncensoredモデルへのアクセスのみを許可します。

チャット完了エンドポイント

テキスト生成のために POST /v1/chat/completions にメッセージを送信してください。モデルIDは uncensored 制限のない出力用。入力テキストはmessages配列に入力されます。APIは生成されたテキストをresponse contentフィールドで返します。これは標準のOpenAIチャット形式に完全に準拠しています。

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)

プロンプトを構造化してください。モデルは制限内でコンテキストを適切に処理します。余計なフォーマットレイヤーなしで生テキストの出力が得られます。エラーは標準的なHTTPコードを返します。

ストリーミングレスポンス（SSE）

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストに含めてください。トークンが生成されるたびにServer-Sent Events (SSE) が受信されます。これにより長い出力の体感レイテンシーが削減されます。トークン使用量の詳細は最終チャンクに表示されます。必要に応じて生成を早期に停止できます。

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)

部分的なレスポンスを適切に処理してください。完了するまでトークンをバッファリングします。この方法は、長いコンテキストウィンドウでの待機時間を短縮します。当社の100,000トークンのコンテキスト制限でも確実に動作します。

Function Calling & ツール

リクエストボディにツールを定義して構造化出力を行います。モデルはスキーマに基づいて関数を呼び出すことができます。 tools 配列 tool_choice 自動選択を強制または許可します。これにより、生テキストの解析なしで複雑なワークフローが可能になります。

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);

JSONスキーマを慎重に構成してください。モデルはツールの制約を尊重します。関数の実行ロジックは別途処理します。これによりコードはクリーンでモジュール化された状態を維持できます。

JSONモードの構成

使用して厳密なJSON出力を強制 response_format: {"type": "json_object"}. モデルは有効なJSON構造のみを返します。データ抽出や構造化データパイプラインに使用します。クリーンな解析のためにマークダウンフォーマットを無効にします。これにより、結果のプログラム的な消費の信頼性が確保されます。

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"}]
  }'

処理前に出力を検証します。厳密モードはフィールド内のハルシネーションを減少させます。これをツール定義と組み合わせることで最大限の信頼性を確保します。後続のアプリはデータをより高速にパースできます。

パラメータ: Temperature、Top P、Seed

温度で創造性を制御し、 temperature および top_p. 高い値はランダム性が増します。低い値は出力を決定論的にします。 seed デバッグ時に再現可能な結果を得るために。 max_tokens 出力長を制限します。未設定の場合のデフォルトは2,048トークンです。

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)

ユースケースに合わせてパラメータを調整する。ロールプレイには高い温度が適している。データタスクには低い値が必要。前払いクレジットは実際に使用されたトークンに基づいて課金される。エラーはクレジットを消費しない。