Deep Seek API 빠른 시작 가이드

인증 및 Base URL

API 키와 베이스 URL을 즉시 설정하세요. 키는 Google 또는 이메일로 가입한 후 화면에 표시됩니다. 사용 https://api.apiseekdeep.com/v1 기본 엔드포인트로 사용하세요. 키를 Authorization: Bearer header. 이 설정은 모든 OpenAI SDK 또는 호환 클라이언트와 호환됩니다.

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"}]
  }'

요청은 중간 라우팅 레이어 없이 당사 서버에 직접 인증됩니다. 키는 비제약 모델에만 접근할 수 있는 권한을 부여합니다.

채팅 완료 엔드포인트

텍스트 생성을 위해 POST /v1/chat/completions로 메시지를 전송하세요. 모델 ID는 uncensored 제한 없는 출력을 위해 사용합니다. 입력 텍스트는 messages 배열에 포함됩니다. API는 응답 content 필드에서 생성된 텍스트를 반환합니다. 이는 표준 OpenAI 채팅 형식을 정확히 따릅니다.

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)

프롬프트를 구조화하세요. 모델은 제한 내에서 컨텍스트를 잘 처리합니다. 추가 포맷팅 레이어 없이 원시 텍스트 출력을 얻습니다. 오류는 표준 HTTP 코드를 반환합니다.

스트리밍 응답 (SSE)

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. 토큰이 생성되는 대로 서버 전송 이벤트(SSE)를 수신합니다. 이는 긴 출력의 지각된 지연 시간을 줄입니다. 토큰 사용량 세부 정보는 마지막 청크에 나타납니다. 필요시 생성을 조기에 중단할 수 있습니다.

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)

부분 응답을 우아하게 처리하세요. 완료될 때까지 토큰을 버퍼링하세요. 이 방법은 큰 컨텍스트 윈도우의 대기 시간을 절약합니다. 당사 100,000 토큰 컨텍스트 제한과도 안정적으로 작동합니다.

함수 호출 & 도구

구조화된 출력을 위해 요청 본문에 도구를 정의하세요. 모델은 스키마에 따라 함수를 호출할 수 있습니다. 도구 정의를 다음에 전달하세요. tools 배열입니다. 다음을 사용하세요. tool_choice 자동 선택을 강제하거나 허용합니다. 이는 원시 텍스트 파싱 없이 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다.

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 스키마를 신중하게 구성합니다. 모델은 도구 제약 사항을 준수합니다. 함수 실행 로직은 별도로 처리합니다. 이렇게 하면 코드가 깔끔하고 모듈화됩니다.

JSON 모드 구성

사용하여 response_format: {"type": "json_object"}. 모델은 유효한 JSON 구조만 반환합니다. 데이터 추출 또는 구조화된 데이터 파이프라인에 사용하세요. 더 깔끔한 구문 분석을 위해 마크다운 형식을 비활성화하세요. 이는 결과의 신뢰할 수 있는 프로그래밍 소비를 보장합니다.

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"}]
  }'

처리 전에 출력을 검증합니다. 엄격 모드는 필드에서의 환각을 줄입니다. 최대 신뢰성을 위해 도구 정의와 결합하십시오. 하류 앱은 데이터를 더 빠르게 파싱합니다.

파라미터: Temperature, Top P, Seed

temperature로 창의성을 제어하십시오 temperature 및 top_p. 더 높은 값은 무작위성을 증가시킵니다. 더 낮은 값은 출력을 결정적으로 만듭니다. 사용 seed 디버깅 중 재현 가능한 결과를 위해 설정하세요. max_tokens 출력 길이를 제한합니다. 설정되지 않은 경우 기본값은 2,048 토큰입니다.

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)

사용 사례에 따라 매개변수를 조정합니다. 역할극은 더 높은 온도에 유리합니다. 데이터 작업은 더 낮은 값이 필요합니다. 선불 크레딧은 실제 사용된 토큰을 기준으로 청구됩니다. 오류는 크레딧을 차감하지 않습니다.