Guia de Início Rápido da API

Autenticação & URL Base

Defina seu URL base para https://api.deepseekuncensored.com/v1 e passe sua chave de API no Authorization cabeçalho. Você recupera esta chave imediatamente após se registrar com Google ou seu e-mail. O sistema impõe um limite rigoroso de uma chave ativa por conta, portanto, gerar uma nova chave revoga automaticamente a anterior. Mantenha esta chave segura, pois ela concede acesso total ao seu crédito pré-pago.

Endpoint Chat Completions

Envie payloads JSON padrão para POST /v1/chat/completions para receber respostas de texto. O endpoint aceita o ID do seu modelo como uncensored e suporta parâmetros como temperature e top_p. Você pode configurar uma janela de contexto de 100.000 tokens tanto para prompt quanto para conclusão. Certifique-se de que o corpo da sua solicitação fique abaixo de 8 MB para evitar truncamento ou rejeição.

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?"}]
  }'

Respostas em Streaming (SSE)

Ative a saída de tokens em tempo real definindo stream: true na sua solicitação. O servidor retorna Server-Sent Events (SSE) que você pode analisar incrementalmente. As estatísticas de uso de tokens aparecem no último bloco do stream. Esta abordagem reduz a latência percebida para tarefas de geração de conteúdo longo.

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

Use o tools e tool_choice parâmetros para habilitar capacidades de chamada de funções. Você também pode forçar uma saída JSON estrita usando response_format definido para json_object. Estes recursos permitem que você integre o LLM diretamente em pipelines de dados estruturados. O modelo retorna texto bruto, então você lida com a lógica de análise no código do cliente.

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)

Limites de Taxa & Cotas

Cada chave de API suporta 300 requisições por minuto e um limite de concorrência de oito requisições simultâneas. Se você exceder esses limites, o servidor retornará um erro 429. Você pode monitorar seu uso e recarregar seu saldo pelo painel. O crédito pré-pago nunca expira, então você pode pausar o uso sem perder os fundos.

Tratamento de Erros

Lide com erros HTTP padrão como 401 para chaves inválidas e 402 quando seu saldo é insuficiente. Um status 429 indica que você atingiu o limite de taxa. Erros não consomem seu crédito pré-pago, então solicitações falhas são gratuitas. Sempre verifique o corpo da resposta para mensagens de erro detalhadas para depurar problemas de 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);