Documentazione API per Sviluppatori

URL Base e Autenticazione

Inizia modificando l'URL di base nel nostro endpoint dedicato e passando la tua chiave API nell'intestazione Authorization. Non utilizziamo l'URL di base standard di OpenAI; devi puntare il tuo SDK a https://api.deepseektokenplan.com/v1. Questo garantisce che le tue richieste vengano instradate attraverso la nostra infrastruttura di modelli non censurati invece che tramite un proxy di terze parti. L'ID del modello specificato nel corpo della richiesta è "uncensored", che attiva i pesi specifici ottimizzati sui nostri server. L'autenticazione si basa su un semplice schema di token Bearer che funziona con qualsiasi libreria client compatibile con OpenAI. La tua chiave viene generata istantaneamente al momento della registrazione tramite Google o email, senza bisogno di numero di telefono. Conserva questa chiave in modo sicuro, poiché è collegata direttamente al tuo saldo di credito prepagato.

Prima richiesta

Invia una richiesta di completamento chat standard utilizzando cURL per verificare la tua configurazione e la disponibilità del modello. Questa semplice richiesta POST dimostra come l'API accetta il tuo prompt di sistema e il messaggio dell'utente. Puoi regolare i parametri temperature e top_p per controllare la creatività. La risposta restituisce il testo generato insieme alle statistiche di utilizzo dei token per la trasparenza sulla fatturazione. Assicurati che il corpo della richiesta includa l'identificatore del modello corretto e la tua chiave API nell'intestazione. Questo metodo funziona sia per la generazione di testo che per il calling di funzioni. Utilizza questo comando per confermare la connettività prima di integrare nella tua applicazione. L'endpoint supporta modalità streaming e non streaming altrettanto bene.

Integrazione SDK Python

Utilizza la libreria Python ufficiale di OpenAI per interagire con la nostra API configurando l'URL di base e la chiave API. Inizializza il client con le tue credenziali e chiama il metodo di completamento della chat con l'ID del modello desiderato. Questo approccio ti permette di sfruttare i codici esistenti costruiti per OpenAI senza una refactoring maggiore. Puoi trasmettere le risposte o ricevere il testo completo in una volta. La libreria gestisce automaticamente la serializzazione JSON e le richieste HTTP. Configura i timeout e le impostazioni di retry in base al tuo caso d'uso specifico. Questo metodo è ideale per servizi backend e pipeline di elaborazione dati. Assicurati di aggiornare l'URL di base per puntare al nostro endpoint specifico.

Integrazione SDK Node

Integra l'API nelle tue applicazioni JavaScript o TypeScript utilizzando il pacchetto Node OpenAI. Imposta l'URL di base e la chiave API nella configurazione del client prima di effettuare qualsiasi richiesta. Questa configurazione ti permette di utilizzare metodi familiari come chat.completions.create() con il nostro modello uncensored. Puoi passare parametri come temperatura e sequenze di stop per affinare l'output. L'SDK gestisce in modo efficiente le risposte in streaming per applicazioni in tempo reale. Usa questo approccio per server web o strumenti da riga di comando. Assicurati di importare i moduli necessari e di configurare correttamente le variabili d'ambiente. Questo metodo supporta sia pattern di richiesta sincroni che asincroni.

Streaming e token

Abilita lo streaming per ricevere risposte parziali man mano che vengono generate, migliorando l'esperienza utente per le interfacce chat. L'API utilizza Server-Sent Events (SSE) per consegnare i token in tempo reale. Puoi monitorare l'utilizzo dei token nell'ultimo chunk del flusso per una fatturazione accurata. Questa funzione è supportata da tutti i principali SDK e può essere implementata manualmente se necessario. Lo streaming riduce la latenza percepita per le risposte lunghe. Imposta il stream parametro a true nel corpo della richiesta. L'API restituisce le statistiche di utilizzo nell'ultimo evento, permettendoti di dedurre l'importo corretto dal tuo credito prepagato. Questo metodo è essenziale per le applicazioni che richiedono feedback immediato.

Limiti e Gestione degli Errori

Monitora i limiti di frequenza e gestisci gli errori in modo elegante per garantire una connessione stabile. L'API consente 300 richieste al minuto per chiave e 8 richieste concorrenti. Il corpo di ogni richiesta non deve superare gli 8 MB. Se invii una chiave non valida, riceverai un errore 401 Unauthorized. Un errore 402 indica credito prepagato insufficiente, richiedendo un ricarico tramite criptovaluta. Un errore 429 significa che hai superato il limite di frequenza; attendi e riprova. La finestra di contesto è di 100.000 token per prompt e completamento combinati. L'output massimo è di 16.000 token a meno che tu non specifichi un valore inferiore max_tokens valore. Controlla sempre il codice di stato e il corpo della risposta per messaggi di errore dettagliati.

cURL

Copycurl https://api.deepseektokenplan.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate total monthly cost for 50 million tokens"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseektokenplan.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)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseektokenplan.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);

Streaming

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)