Primeira requisição em cinco minutos

Configuração de Autenticação

Para começar, você precisa de uma chave de API. Entre na página Obter chave de API usando Google ou um endereço de e-mail. Sua chave aparece imediatamente. Não é necessário número de telefone ou cartão de crédito para a conta, embora você precise de criptomoedas para recarregar créditos mais tarde.

Defina sua variável de ambiente ou configuração do cliente para usar a chave que você recebeu. Esta chave autentica todas as requisições ao nosso endpoint. Se você receber um erro 401, verifique se a chave está correta e não expirou. Nosso sistema vincula uma chave ativa por conta; gerar uma nova chave substitui a antiga instantaneamente.

Conclusão de Chat Básica

Nossa API segue o formato de chat-completions da OpenAI. Aponte seu cliente para nossa URL base e envie uma requisição POST com suas mensagens. O ID do modelo a ser usado é "uncensored". Este modelo de pesos abertos é ajustado para responder sem recusas de conteúdo para uso adulto legal.

Abaixo está um exemplo cURL mostrando a estrutura básica. Substitua YOUR_API_KEY pela sua chave real.

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."}]
  }'

Lembre-se de que erros e recusas são gratuitos. Você paga apenas por tokens processados com sucesso. A URL base é https://api.deepseekcoder.top/v1.

Integração com SDK Python

Usar o SDK Python oficial da OpenAI é direto. Inicialize o cliente com nossa URL base e sua chave de API. Isso permite que você mantenha a estrutura do seu código existente enquanto alterna o modelo de backend.

O código abaixo demonstra uma chamada de conclusão simples. O cliente lida com a serialização automaticamente. Certifique-se de que suas requisições permaneçam dentro do limite de corpo de 8 MB. Cada requisição consome tokens de entrada e saída com base no processamento do modelo.

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)

Esta abordagem funciona com qualquer biblioteca de cliente compatível com OpenAI. Você pode trocar a URL base para testar diferentes provedores ou manter nosso endpoint sem censura para tarefas de codificação.

Uso do SDK Node.js

Para desenvolvedores JavaScript, o SDK OpenAI para Node.js funciona da mesma maneira. Configure as propriedades apiKey e baseURL na sua instância de cliente. Isso garante que todas as chamadas subsequentes sejam roteadas para nossos servidores.

O exemplo abaixo mostra como fazer uma requisição. A resposta contém o texto gerado e as estatísticas de uso de tokens. Você pode integrar isso diretamente em seus pipelines de build ou scripts de desenvolvimento 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);

Nenhuma biblioteca adicional é necessária além do pacote OpenAI padrão. O endpoint suporta métodos HTTP e cabeçalhos padrão esperados por clientes compatíveis com OpenAI.

Respostas em Streaming

Para assistência de codificação em tempo real, ative o streaming definindo stream: true. A API retorna Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contém texto parcial, e o último fragmento inclui o uso total de tokens.

O streaming reduz a latência percebida para desenvolvedores aguardando a geração de código. O último fragmento fornece a contagem de tokens faturáveis. Isso permite que seu aplicativo atualize a interface do usuário incrementalmente.

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)

Trate os eventos de streaming adequadamente no seu cliente. O modelo gera texto token por token, o que é ideal para ambientes de codificação interativos ou ferramentas de documentação ao vivo.

Limites, Erros e Contexto

Nossa API impõe limites específicos para garantir estabilidade. Você pode fazer 300 requisições por minuto por chave, com um limite de concorrência de 8 requisições simultâneas. O corpo da requisição não deve exceder 8 MB.

Erros comuns incluem 401 (chave inválida), 402 (crédito insuficiente) e 429 (limite de requisições). Seu crédito pré-pago cobre o uso de tokens; erros não consomem crédito. A janela de contexto é de 100.000 tokens no total (prompt + resposta). A saída máxima é de 32.000 tokens por requisição, ou 2.048 se max_tokens não estiver definido. O crédito nunca expira e não há taxas mensais.