Dokumentacja API

Uwierzytelnianie i konfiguracja URL bazowego

Zacznij od uzyskania klucza API poprzez pulpit nawigacyjny używając Google lub e-maila. Użyj bazowego adresu URL https://api.deepseekunrestricted.com/v1 dla wszystkich żądań. Przekaż klucz w Authorization nagłówek jako 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"}]
  }'

Twój klucz jest aktywny natychmiast. Możesz go obrócić w dowolnym momencie z panelu, jeśli zajdzie taka potrzeba.

Pierwsze żądanie w Pythonie

Zainicjuj klienta, podając adres bazowy oraz klucz. Ustaw identyfikator modelu na uncensored. Ten model odpowiada bez odrzucania treści dla prawnego użytku dla dorosłych.

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)

Odpowiedź zawiera wygenerowany tekst. Możesz dostosować parametry, takie jak temperatura, dla kreatywności. Błędy są darmowe, więc logika ponownych prób jest bezpieczna.

Integracja Node.js

Zainstaluj oficjalny pakiet OpenAI SDK lub użyj fetch bezpośrednio. Skonfiguruj adres bazowy, aby wskazywał na nasz endpoint. Przekaż identyfikator modelu uncensored w ciele żądania.

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);

Obsłuż strumień odpowiedzi lub przeanalizuj obiekt JSON. To podejście działa z każdą biblioteką kliencką kompatybilną z OpenAI. Płacisz tylko za użyte tokeny.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true. API zwraca zdarzenia wysłane przez serwer (SSE). Każdy fragment zawiera część tekstu i dane dotyczące użycia tokenów.

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)

Aggregate the chunks to reconstruct the full response. This reduces perceived latency for large outputs. Token counts are accurate per chunk.

tryb JSON i narzędzia

Użyj response_format: {"type": "json_object"} dla ścisłych wyjść JSON. Włącz wywoływanie funkcji za pomocą tools parametr. Model obsługuje tool_choice dla kontroli.

To zapewnia niezawodne parsowanie dla logiki Twojej aplikacji. Użyj temperature i top_p dostosować losowość. Sekwencje zatrzymania pomagają kontrolować długość wyniku.

Limity szybkości i błędy

Otrzymujesz 300 żądań na minutę i 8 równoległych żądań na klucz. Błąd 401 oznacza, że Twój klucz jest nieprawidłowy. Błąd 402 wskazuje na niewystarczający kredyt.

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"}]
  }'

Błąd 429 oznacza przekroczenie limitu szybkości. Żądania z ciałem przekraczającym 8 MB kończą się niepowodzeniem. Kredyt nie wygasa. Odrzucenia są darmowe. Skorzystaj ze strony wsparcia w przypadku problemów z rozliczeniami.