Première requête en cinq minutes

Configuration de l'authentification

Pour commencer, vous avez besoin d'une clé API. Inscrivez-vous sur la page Obtenir la clé API en utilisant Google ou une adresse e-mail. Votre clé apparaît immédiatement. Aucun numéro de téléphone ni carte bancaire n'est requis pour le compte, bien que vous ayez besoin de crypto pour recharger des crédits plus tard.

Définissez votre variable d'environnement ou la configuration de votre client pour utiliser la clé que vous avez reçue. Cette clé authentifie toutes les requêtes vers notre endpoint. Si vous recevez une erreur 401, vérifiez que la clé est correcte et n'a pas expiré. Notre système lie une clé active par compte ; générer une nouvelle clé remplace l'ancienne instantanément.

Complétion de chat basique

Notre API suit le format de chat-completions OpenAI. Pointez votre client vers notre URL de base et envoyez une requête POST avec vos messages. L'ID du modèle à utiliser est « uncensored ». Ce modèle à poids ouverts est ajusté pour répondre sans refus de contenu pour une utilisation adulte légale.

Voici un exemple cURL montrant la structure de base. Remplacez YOUR_API_KEY par votre clé réelle.

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."}]
  }'

N'oubliez pas que les erreurs et les refus sont gratuits. Vous ne payez que pour les tokens traités avec succès. L'URL de base est https://api.deepseekcoder.top/v1.

Intégration SDK Python

L'utilisation du SDK Python officiel d'OpenAI est simple. Initialisez le client avec notre URL de base et votre clé API. Cela vous permet de conserver votre structure de code existante tout en changeant le modèle de backend.

Le code ci-dessous illustre un appel de complétion simple. Le client gère la sérialisation automatiquement. Assurez-vous que vos requêtes restent dans la limite de corps de 8 Mo. Chaque requête consomme des tokens d'entrée et de sortie en fonction du traitement du modèle.

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)

Cette approche fonctionne avec n'importe quelle bibliothèque cliente compatible OpenAI. Vous pouvez modifier l'URL de base pour tester différents fournisseurs ou rester avec notre endpoint sans censure pour les tâches de codage.

Utilisation SDK Node.js

Pour les développeurs JavaScript, le SDK OpenAI Node.js fonctionne de manière identique. Configurez les propriétés apiKey et baseURL dans votre instance de client. Cela garantit que tous les appels ultérieurs sont acheminés vers nos serveurs.

L'exemple ci-dessous montre comment faire une requête. La réponse contient le texte généré et les statistiques d'utilisation des tokens. Vous pouvez l'intégrer directement dans vos pipelines de construction ou scripts de développement local.

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);

Aucune bibliothèque supplémentaire n'est requise au-delà du package OpenAI standard. L'endpoint prend en charge les méthodes HTTP et les en-têtes standard attendus par les clients compatibles OpenAI.

Réponses en streaming

Pour une assistance en temps réel à la rédaction de code, activez le streaming en définissant stream: true. L'endpoint renvoie des Server-Sent Events (SSE). Chaque chunk contient du texte partiel, et le dernier chunk inclut l'utilisation totale de tokens.

Le streaming réduit la latence perçue pour les développeurs attendant la génération de code. Le dernier chunk fournit le nombre de tokens facturables. Cela permet à votre application de mettre à jour l'interface utilisateur de manière incrémentale.

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)

Gérez les événements de flux de manière appropriée dans votre client. Le modèle génère du texte token par token, ce qui est idéal pour les environnements de codage interactifs ou les outils de documentation en direct.

Limites, erreurs et contexte

Notre API impose des limites spécifiques pour garantir la stabilité. Vous pouvez effectuer 300 requêtes par minute par clé, avec une limite de concurrence de 8 requêtes simultanées. Le corps de la requête ne doit pas dépasser 8 Mo.

Les erreurs courantes incluent 401 (clé invalide), 402 (crédit insuffisant) et 429 (limite de débit). Votre crédit prépayé couvre l'utilisation des tokens ; les erreurs ne consomment pas de crédit. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total (prompt + complétion). Le maximum de sortie est de 32 000 tokens par requête, ou 2 048 si max_tokens n'est pas défini. Le crédit n'expire jamais et aucun frais mensuel ne s'applique.