Erste Anfrage in fünf Minuten

Authentifizierung einrichten

Um zu beginnen, benötigst du einen API-Schlüssel. Melde dich auf der API-Schlüssel erhalten-Seite mit Google oder einer E-Mail-Adresse an. Dein Schlüssel wird sofort angezeigt. Für das Konto sind weder Telefonnummer noch Kreditkarte erforderlich, später benötigst du jedoch Krypto, um Guthaben aufzuladen.

Lege deine Umgebungsvariable oder die Client-Konfiguration so fest, dass der erhaltene Schlüssel verwendet wird. Dieser Schlüssel authentifiziert alle Anfragen an unseren Endpunkt. Wenn du einen 401-Fehler erhältst, überprüfe, ob der Schlüssel korrekt ist und nicht abgelaufen ist. Unser System erlaubt einen aktiven Schlüssel pro Konto; das Generieren eines neuen Schlüssels ersetzt den alten sofort.

Einfache Chat-Vervollständigung

Unsere API folgt dem OpenAI-Format für Chat-Vervollständigungen. Richte deinen Client auf unsere Basis-URL und sende eine POST-Anfrage mit deinen Nachrichten. Die zu verwendende Modell-ID ist "unzensiert". Dieses Open-Weight-Modell ist darauf abgestimmt, ohne Inhaltsablehnungen für die legale Nutzung durch Erwachsene zu antworten.

Das folgende cURL-Beispiel zeigt die grundlegende Struktur. Ersetze YOUR_API_KEY durch deinen tatsächlichen Schlüssel.

Copycurl https://api.deepseekcoder.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Denke daran, dass Fehler und Ablehnungen kostenlos sind. Du zahlst nur für erfolgreich verarbeitete Token. Die Basis-URL ist https://api.deepseekcoder.top/v1.

Python SDK-Integration

Die Verwendung des offiziellen OpenAI Python SDK ist unkompliziert. Initialisiere den Client mit unserer Basis-URL und deinem API-Schlüssel. So kannst du deine bestehende Code-Struktur beibehalten und gleichzeitig das Backend-Modell wechseln.

Der folgende Code demonstriert einen einfachen Completion-Aufruf. Der Client übernimmt die Serialisierung automatisch. Stelle sicher, dass deine Anfragen innerhalb der 8-MB-Anfragekörpergrenze bleiben. Jede Anfrage verbraucht Input- und Output-Token basierend auf der Verarbeitung durch das Modell.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Dieser Ansatz funktioniert mit jeder OpenAI-kompatiblen Client-Bibliothek. Du kannst die Basis-URL ändern, um verschiedene Anbieter zu testen, oder bei unserem unzensierten Endpunkt für Coding-Aufgaben bleiben.

Node.js SDK-Nutzung

Für JavaScript-Entwickler funktioniert das Node.js OpenAI SDK identisch. Konfiguriere die Eigenschaften apiKey und baseURL in deiner Client-Instanz. Dies stellt sicher, dass alle nachfolgenden Aufrufe an unsere Server geleitet werden.

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Anfrage gestellt wird. Die Antwort enthält den generierten Text und die Token-Nutzungsstatistiken. Du kannst dies direkt in deine Build-Pipelines oder lokalen Entwicklungsskripte integrieren.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Zusätzliche Bibliotheken werden neben dem Standard-OpenAI-Paket nicht benötigt. Der Endpunkt unterstützt die von OpenAI-kompatiblen Clients erwarteten Standard-HTTP-Methoden und -Header.

Streaming-Antworten

Aktiviere für Echtzeit-Code-Assistenz das Streaming, indem du stream: true setzt. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück. Jeder Datenblock enthält teilweise Text, und der letzte Datenblock enthält die gesamte Token-Nutzung.

Streaming reduziert die wahrgenommene Latenz für Entwickler, die auf die Codegenerierung warten. Der letzte Datenblock liefert die abgerechnete Token-Anzahl. Dies ermöglicht es deiner Anwendung, die Benutzeroberfläche inkrementell zu aktualisieren.

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)

Behandle die Stream-Ereignisse angemessen in deinem Client. Das Modell generiert Text Token für Token, was ideal für interaktive Coding-Umgebungen oder Live-Dokumentations-Tools ist.

Grenzwerte, Fehler und Kontext

Unsere API erzwingt spezifische Limits, um die Stabilität zu gewährleisten. Du kannst 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel stellen, mit einem Parallelitätslimit von 8 gleichzeitigen Anfragen. Der Anfragekörper darf 8 MB nicht überschreiten.

Häufige Fehler sind 401 (ungültiger Schlüssel), 402 (unzureichendes Guthaben) und 429 (Ratenlimit). Dein Prepaid-Guthaben deckt die Token-Nutzung ab; Fehler verbrauchen kein Guthaben. Das Kontextfenster umfasst insgesamt 100.000 Token (Prompt + Vervollständigung). Die maximale Ausgabe beträgt 32.000 Token pro Anfrage oder 2.048, wenn max_tokens nicht festgelegt ist. Guthaben verfällt nie, und es fallen keine monatlichen Gebühren an.