Documentação da API

Autenticação e configuração da URL base

Come obtendo sua chave de API pelo painel usando Google ou e-mail. Use o URL base https://api.deepseekunrestricted.com/v1 para todas as solicitações. Passe a chave no Authorization cabeçalho como um 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"}]
  }'

Sua chave está ativa imediatamente. Você pode rotacioná-la a qualquer momento pelo painel, se necessário.

Primeira solicitação com Python

Inicialize o cliente com o URL base e a chave. Defina o ID do modelo para uncensored. Este modelo responde sem recusas de conteúdo para uso adulto legal.

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)

A resposta contém o texto gerado. Você pode ajustar parâmetros como temperatura para criatividade. Erros são gratuitos, portanto, a lógica de nova tentativa é segura.

Integração Node.js

Instale o SDK oficial da OpenAI ou use fetch diretamente. Configure a URL base para apontar para nosso endpoint. Passe o ID do modelo uncensored no corpo da solicitação.

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);

Manipule o stream de resposta ou analise o objeto JSON. Esta abordagem funciona com qualquer biblioteca cliente compatível com OpenAI. Você paga apenas pelos tokens utilizados.

Respostas de streaming

Ative o streaming definindo stream: true. A API retorna Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contém texto parcial e dados de uso de tokens.

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)

Agregue os fragmentos para reconstruir a resposta completa. Isso reduz a latência percebida para grandes saídas. As contagens de tokens são precisas por fragmento.

modo JSON e ferramentas

Usar response_format: {"type": "json_object"} para saídas JSON estritas. Ative a chamada de funções com o tools parâmetro. O modelo suporta tool_choice para controle.

Isso garante análise confiável para a lógica da sua aplicação. Use temperature e top_p para ajustar a aleatoriedade. Sequências de parada ajudam a controlar o comprimento da saída.

Limites de taxa e erros

Você recebe 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. Um erro 401 significa que sua chave é inválida. Um erro 402 indica crédito insuficiente.

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"}]
  }'

Um erro 429 sinaliza limite de taxa excedido. Solicitações com corpo superior a 8 MB falham. O crédito nunca expira. Recusas são gratuitas. Use a página de suporte para problemas de cobrança.