Integra la API en Minutos

Instalación y configuración de la URL base

Configura tu cliente para apuntar a nuestro endpoint compatible con OpenAI inmediatamente.

Nuestra API reside en https://api.codedeepseek.cc/v1.Solo necesitas cambiar el base_url y proporciona tu clave de API. Esta configuración funciona con los SDK oficiales de Python y Node.js, asegurando que tu código existente permanezca intacto. No se requiere enrutamiento complejo ni configuración de proxy.

Regístrate con Google o correo electrónico para recibir tu clave al instante. No se requiere número de teléfono y la clave aparece en la pantalla de inmediato. Esta simplicidad te permite centrarte en la integración en lugar de trámites administrativos.

Autenticación

Incluya su clave en el Authorization header para cada solicitud. El formato del header es estándar: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. No utilizamos parámetros de consulta para la autenticación, manteniendo tus URLs limpias y seguras.

Una clave activa por cuenta asegura un seguimiento claro del uso. Si necesitas una nueva clave, generar una reemplaza a la antigua inmediatamente. Esta función es útil para rotar credenciales en entornos de producción sin tiempo de inactividad.

Enviar tu primera solicitud

Realiza una solicitud estándar chat.completions llamada para generar texto del modelo sin censura.

Utiliza el ID del modelo uncensored para todas las solicitudes. Este modelo de peso abierto se ejecuta en nuestros servidores y no rechaza temas adultos, ficticios o controversiales lícitos. Está diseñado para desarrolladores que desean salida sin restricciones para tareas de codificación y creativas.

El siguiente ejemplo demuestra una solicitud básica usando cURL. Reemplaza YOUR_API_KEY con tu clave real.

Copycurl https://api.codedeepseek.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the null pointer in the java service class"}]
  }'

Asegúrate de que el cuerpo de la solicitud incluya un messages array con al menos un mensaje de usuario. La API espera entrada de texto y devuelve salida de texto. Esta simplicidad permite un prototipado rápido sin preocuparse por estructuras de carga útil complejas.

Puedes probar el punto final directamente en tu terminal o script. Este ciclo de retroalimentación inmediata te ayuda a verificar la conectividad antes de integrarlo en aplicaciones más grandes.

Respuestas en streaming con SSE

Habilita la generación de tokens en tiempo real estableciendo stream: true en tu solicitud.

Server-Sent Events (SSE) entregan tokens a medida que se generan, reduciendo la latencia percibida para salidas largas. El último fragmento del flujo contiene el uso total de tokens para la solicitud. Esta función es esencial para interfaces de chat donde los usuarios esperan respuestas instantáneas.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Maneja el flujo iterando a través de los objetos de respuesta. Cada objeto representa un solo token o delta. Puedes concatenar estos deltas para construir el texto de respuesta completo. Este enfoque mantiene tu aplicación receptiva incluso bajo carga pesada.

El streaming es compatible con todas las respuestas del modelo. Úsalo para mejorar la experiencia del usuario en asistentes de codificación o herramientas de generación de contenido. El modelo uncensored maneja contextos largos de manera eficiente, asegurando un streaming fluido incluso para salidas extensas.

Llamada de funciones y herramientas

Integra herramientas externas definiendo funciones en la carga útil de tu solicitud.

La API admite llamadas a funciones estándar al estilo de OpenAI. Define tus herramientas en el tools parameter y deja que el modelo decida cuándo invocarlos. Esta capacidad habilita flujos de trabajo complejos como ejecución de código o recuperación de datos.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Especifica claramente el nombre y la descripción de la función. El modelo devolverá un objeto de llamada a función si determina que la herramienta es necesaria. Luego ejecutas la función y devuelves el resultado a la conversación.

Esta característica es particularmente útil para agentes de codificación que necesitan ejecutar fragmentos de código o buscar documentación. El modelo uncensored entiende bien el contexto, reduciendo los falsos positivos en la selección de herramientas.

Asegúrate de que las definiciones de tus herramientas coincidan con el esquema de entrada esperado. Las discrepancias pueden provocar errores o comportamientos inesperados. Prueba tu integración de herramientas a fondo antes de desplegar en producción.

Modo JSON para salida estructurada

Forza al modelo a generar JSON válido estableciendo response_format para {"type": "json_object"}.

Este modo es ideal para aplicaciones que requieren datos estructurados, como archivos de configuración o respuestas de API. El modelo intentará ajustarse a la sintaxis JSON, reduciendo la necesidad de postprocesamiento.

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)

Usa el modo JSON junto con la transmisión para la entrega de datos estructurados en tiempo real. Esta combinación es potente para construir aplicaciones web dinámicas que consumen datos de la API.

Mientras el modo JSON mejora la estructura, ocasionalmente puede producir JSON inválido si el prompt es ambiguo. Siempre valida la salida en el código de tu aplicación. Este paso adicional asegura la fiabilidad en entornos de producción.

El modelo sin censura maneja estructuras JSON complejas de manera efectiva. Úsalo para generar fragmentos de código, objetos de configuración o transformaciones de datos.

Parámetros: Temperatura, Top-P y Seed

Controla la aleatoriedad y la reproducibilidad de tus salidas mediante parámetros estándar.

Establecer temperature entre 0 y 2 para variar la creatividad. Los valores más bajos producen resultados más deterministas, mientras que los valores más altos aumentan la aleatoriedad. Usa top_p para muestreo por núcleo, que limita la masa de probabilidad de los tokens considerados.

El seed parameter permite salidas reproducibles. Establece un valor de seed específico para obtener la misma respuesta en múltiples llamadas. Esto es útil para depuración y pruebas.

Combina estos parámetros para ajustar el comportamiento del modelo para tu caso de uso específico. Por ejemplo, usa una temperatura baja y una semilla fija para la generación de código donde la consistencia es clave.

Experimenta con diferentes configuraciones para encontrar el equilibrio óptimo para tu aplicación. La API admite todos los parámetros estándar de OpenAI, garantizando compatibilidad con las herramientas existentes.