Guida all'Avvio Rapido API

Autenticazione & URL di Base

Imposta il tuo URL base su https://api.deepseekuncensored.com/v1 e passa la tua chiave API nell' Authorization header. Recuperi questa chiave immediatamente dopo la registrazione con Google o la tua email. Il sistema impone un limite rigoroso di una chiave attiva per account, quindi la generazione di una nuova chiave revoca automaticamente quella precedente. Mantieni questa chiave al sicuro perché garantisce l'accesso completo ai tuoi crediti prepagati.

Endpoint Chat Completions

Invia payload JSON standard a POST /v1/chat/completions per ricevere risposte testuali. L'endpoint accetta il tuo ID del modello come uncensored e supporta parametri come temperature e top_p. Puoi configurare una finestra di contesto di 100.000 token sia per il prompt che per il completamento. Assicurati che il corpo della richiesta rimanga sotto gli 8 MB per evitare troncamento o rifiuto.

Copycurl https://api.deepseekuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Risposte in streaming (SSE)

Abilita l'output dei token in tempo reale impostando stream: true nella tua richiesta. Il server restituisce Server-Sent Events (SSE) che puoi analizzare in modo incrementale. Le statistiche sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk dello stream. Questo approccio riduce la latenza percepita per le attività di generazione di contenuti lunghi.

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)

Function Calling & JSON Mode

Utilizza il tools e tool_choice parametri per abilitare le funzionalità di chiamata di funzione. Puoi anche forzare un output JSON rigoroso utilizzando response_format impostato a json_object. Queste funzionalità ti permettono di integrare l'LLM direttamente nelle pipeline di dati strutturati. Il modello restituisce testo grezzo, quindi gestisci la logica di parsing nel codice client.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Limiti di frequenza e quote

Ogni chiave API supporta 300 richieste al minuto e un limite di concorrenza di otto richieste simultanee. Se superi queste soglie, il server restituisce un errore 429. Puoi monitorare il tuo utilizzo e ricaricare il saldo tramite la dashboard. Il credito prepagato non scade mai, quindi puoi mettere in pausa l'utilizzo senza perdere fondi.

Gestione degli errori

Gestisci gli errori HTTP standard come 401 per chiavi non valide e 402 quando il tuo saldo è insufficiente. Uno status 429 indica che hai raggiunto il limite di frequenza. Gli errori non consumano il tuo credito prepagato, quindi le richieste fallite sono gratuite. Controlla sempre il corpo della risposta per messaggi di errore dettagliati per debug delle problematiche del payload rapidamente.

Copyimport OpenAI from "openai";

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