API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस URL सेटअप

डैशबोर्ड पर Google या ईमेल का उपयोग करके अपनी API कुंजी प्राप्त करें। बेस यूआरएल का उपयोग करें https://api.deepseekunrestricted.com/v1 सभी अनुरोधों के लिए। कुंजी को Authorization header एक bearer token के रूप में।

Copycurl https://api.deepseekunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current version of the linux kernel"}]
  }'

आपकी कुंजी तुरंत सक्रिय है। यदि आवश्यक हो तो डैशबोर्ड से इसे कभी भी रोटेट करें।

पहला अनुरोध Python के साथ

अपने बेस URL और कुंजी के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। मॉडल ID को सेट करें uncensored. यह मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृति के बिना उत्तर देता है।

Copyfrom openai import OpenAI

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

प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट होता है। आप रचनाशीलता के लिए तापमान जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं। त्रुटियाँ मुफ्त हैं, इसलिए पुनः प्रयास लॉजिक सुरक्षित है।

Node.js इंटीग्रेशन

औपचारिक OpenAI SDK का उपयोग करें या सीधे fetch का उपयोग करें। बेस URL को हमारे एंडपॉइंट की ओर पॉइंट करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। मॉडल ID पास करें uncensored अनुरोध बॉडी में।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

प्रतिक्रिया स्ट्रीम हैंडल करें या JSON वस्तु पार्स करें। यह दृष्टिकोण किसी भी OpenAI-compatible क्लाइंट लाइब्रेरी के साथ काम करता है। आप केवल उपयोग किए गए टोकन्स के लिए भुगतान करते हैं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाती है। प्रत्येक चंक आंशिक टेक्स्ट और टोकन उपयोग डेटा होता है।

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)

पूर्ण प्रतिक्रिया को पुनर्निर्मित करने के लिए चंक को एग्रीगेट करें। इससे बड़े आउटपुट के लिए अनुभूत लेटेंसी कम हो जाती है। टोकन गणना प्रति चंक सटीक होती है।

JSON मोड और टूल्स

उपयोग करें response_format: {"type": "json_object"} कठोर JSON आउटपुट के लिए। फंक्शन कॉलिंग को सक्षम करें tools पैरामीटर। मॉडल का समर्थन करता है tool_choice नियंत्रण के लिए।

यह आपके एप्लिकेशन लॉजिक के लिए विश्वसनीय पार्सिंग सुनिश्चित करता है। उपयोग temperature और top_p यादृच्छिकता को समायोजित करें। स्टॉप सीक्वेंस आउटपुट की लंबाई को नियंत्रित करने में मदद करते हैं।

रेट लिमिट्स और त्रुटियां

आपको प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुली 8 कन्करेंट अनुरोध मिलते हैं। एक 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुली अमान्य है। एक 402 त्रुटि का अर्थ है कि क्रेडिट अपर्याप्त है।

Copycurl https://api.deepseekunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current version of the linux kernel"}]
  }'

429 त्रुटि रेट लिमिट पार होने का संकेत देती है। 8 MB से अधिक बॉडी साइज वाले अनुरोध विफल हो जाते हैं। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। बिलिंग समस्याओं के लिए सहायता पृष्ठ का उपयोग करें।