Documentazione API

Impostazione dell'URL di base e autenticazione

Inizia ottenendo la tua chiave API tramite il dashboard utilizzando Google o l'email. Usa l'URL di base https://api.deepseekunrestricted.com/v1 per tutte le richieste. Passa la chiave nel Authorization header come token bearer.

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"}]
  }'

La tua chiave è attiva immediatamente. Puoi ruotarla in qualsiasi momento dal dashboard se necessario.

Prima richiesta con Python

Inizializza il client con l'URL base e la chiave. Imposta l'ID del modello su uncensored. Questo modello risponde senza rifiuti di contenuti per l'uso adulto lecito.

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)

La risposta contiene il testo generato. Puoi regolare parametri come la temperatura per la creatività. Gli errori sono gratuiti, quindi la logica di ritentativo è sicura.

Integrazione Node.js

Installa l'SDK ufficiale di OpenAI o usa fetch direttamente. Configura l'URL base per puntare al nostro endpoint. Passa l'ID del modello uncensored nel corpo della richiesta.

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);

Gestisci lo stream di risposta o analizza l'oggetto JSON. Questo approccio funziona con qualsiasi libreria client compatibile con OpenAI. Paghi solo per i token utilizzati.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene testo parziale e dati sull'utilizzo dei token.

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)

Aggrega i chunk per ricostruire la risposta completa. Questo riduce la latenza percepita per gli output di grandi dimensioni. I conteggi dei token sono accurati per chunk.

modalità JSON e strumenti

Usa response_format: {"type": "json_object"} per output JSON rigorosi. Abilita il function calling con il tools parametro. Il modello supporta tool_choice per il controllo.

Questo garantisce un parsing affidabile per la logica della tua applicazione. Utilizza temperature e top_p a casuale. Le sequenze di stop aiutano a controllare la lunghezza dell'output.

Limiti di frequenza ed errori

Ottieni 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Un errore 401 significa che la tua chiave non è valida. Un errore 402 indica credito insufficiente.

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"}]
  }'

Un errore 429 segnala il superamento del limite di velocità. Le richieste con corpo superiore a 8 MB falliscono. Il credito non scade mai. I rifiuti sono gratuiti. Usa la pagina di supporto per i problemi di fatturazione.