Integra l'API in Minuti

Installazione & Configurazione URL di Base

Configura il tuo client per puntare immediatamente al nostro endpoint compatibile con OpenAI.

La nostra API risiede a https://api.codedeepseek.cc/v1. Devi solo modificare il base_url e fornisci la tua chiave API. Questa configurazione funziona con gli SDK ufficiali per Python e Node.js, garantendo che il tuo codice esistente rimanga invariato. Non è necessaria una configurazione complessa di routing o proxy.

Registrati tramite Google o email per ricevere la tua chiave istantaneamente. Non è richiesto alcun numero di telefono e la chiave appare sullo schermo immediatamente. Questa semplicità ti permette di concentrarti sull'integrazione piuttosto che sugli ostacoli amministrativi.

Autenticazione

Includi la tua chiave nell' Authorization header per ogni richiesta. Il formato dell'header è standard: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Non utilizziamo parametri di query per l'autenticazione, mantenendo gli URL puliti e sicuri.

Una chiave attiva per account garantisce un semplice tracciamento dell'utilizzo. Se hai bisogno di una nuova chiave, generarne una sostituisce immediatamente quella vecchia. Questa funzione è utile per ruotare le credenziali in ambienti di produzione senza tempi di inattività.

Invio della tua prima richiesta

Esegui una richiesta chat.completions chiamata per generare testo dal modello senza censure.

Usa l'ID del modello uncensored per tutte le richieste. Questo modello open-weight gira sui nostri server e non rifiuta argomenti adulti leciti, fiction o controversi. È progettato per gli sviluppatori che vogliono output senza restrizioni per attività di coding e creative.

L'esempio seguente dimostra una richiesta di base utilizzando cURL. Sostituisci YOUR_API_KEY con la tua chiave effettiva.

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"}]
  }'

Assicurati che il corpo della richiesta includa un messages array con almeno un messaggio utente. L'API si aspetta un input di testo e restituisce un output di testo. Questa semplicità consente un prototipaggio rapido senza preoccuparsi di strutture di payload complesse.

Puoi testare l'endpoint direttamente nel tuo terminale o script. Questo ciclo di feedback immediato ti aiuta a verificare la connettività prima di integrare in applicazioni più grandi.

Risposte in streaming con SSE

Abilita la generazione dei token in tempo reale impostando stream: true nella richiesta.

Gli Server-Sent Events (SSE) consegnano i token man mano che vengono generati, riducendo la latenza percepita per gli output lunghi. L'ultimo chunk dello stream contiene l'utilizzo totale dei token per la richiesta. Questa funzione è essenziale per le interfacce chat dove gli utenti si aspettano risposte istantanee.

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)

Gestisci lo stream iterando attraverso gli oggetti di risposta. Ogni oggetto rappresenta un singolo token o delta. Puoi concatenare questi delta per costruire il testo della risposta completa. Questo approccio mantiene la tua applicazione reattiva anche sotto carico elevato.

Lo streaming è supportato per tutte le risposte dei modelli. Usalo per migliorare l'esperienza utente negli assistenti di codifica o negli strumenti di generazione di contenuti. Il modello uncensored gestisce contesti lunghi in modo efficiente, garantendo uno streaming fluido anche per output estesi.

Function Calling & Tools

Integra strumenti esterni definendo funzioni nel payload della tua richiesta.

L'API supporta il function calling standard in stile OpenAI. Definisci i tuoi strumenti nel tools parameter e lascia che il modello decida quando invocarli. Questa capacità abilita flussi di lavoro complessi come l'esecuzione di codice o il recupero di dati.

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);

Specificare chiaramente il nome e la descrizione della funzione. Il modello restituirà un oggetto di chiamata alla funzione se determina che lo strumento è necessario. Successivamente esegui la funzione e restituisci il risultato alla conversazione.

Questa funzionalità è particolarmente utile per gli agenti di codifica che devono eseguire frammenti di codice o recuperare documentazione. Il modello uncensored comprende bene il contesto, riducendo i falsi positivi nella selezione degli strumenti.

Assicurati che le tue definizioni degli strumenti corrispondano allo schema di input previsto. Le discordanze possono portare a errori o comportamenti imprevisti. Testa la tua integrazione degli strumenti in modo approfondito prima di distribuire in produzione.

Modalità JSON per output strutturati

Forza il modello a restituire JSON validi impostando response_format a {"type": "json_object"}.

Questa modalità è ideale per le applicazioni che richiedono dati strutturati, come file di configurazione o risposte API. Il modello cercherà di conformarsi alla sintassi JSON, riducendo la necessità di post-elaborazione.

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 la modalità JSON insieme allo streaming per la consegna di dati strutturati in tempo reale. Questa combinazione è potente per costruire applicazioni web dinamiche che consumano dati API.

Mentre la modalità JSON migliora la struttura, può occasionalmente produrre JSON non valido se il prompt è ambiguo. Convalida sempre l'output nel codice della tua applicazione. Questo passaggio aggiuntivo garantisce l'affidabilità negli ambienti di produzione.

Il modello senza filtri gestisce efficacemente strutture JSON complesse. Utilizzalo per generare frammenti di codice, oggetti di configurazione o trasformazioni di dati.

Parametri: Temperatura, Top-P e Seed

Controlla la casualità e la riproducibilità dei tuoi output utilizzando parametri standard.

Imposta temperature tra 0 e 2 per una creatività variabile. Valori più bassi producono risultati più deterministici, mentre valori più alti aumentano la casualità. Usa top_p per il campionamento nucleare, che limita la massa di probabilità dei token considerati.

Il seed parameter permette output riproducibili. Imposta un valore di seed specifico per ottenere la stessa risposta attraverso più chiamate. Questo è utile per il debug e i test.

Combina questi parametri per ottimizzare il comportamento del modello per il tuo caso d'uso specifico. Ad esempio, utilizza una bassa temperatura e un seed fisso per la generazione di codice dove la coerenza è fondamentale.

Sperimenta con impostazioni diverse per trovare il giusto equilibrio per la tua applicazione. L'API supporta tutti i parametri standard di OpenAI, garantendo la compatibilità con gli strumenti esistenti.