数分でAPIを統合

インストール & ベース URL の設定

クライアントを当社のOpenAI互換エンドポイントに直ちに設定してください。

当社のAPIのホスト名は https://api.codedeepseek.cc/v1変更するのは base_url APIキーを入力してください。この設定はPythonおよびNode.jsの公式SDKと互換性があり、既存のコードをそのまま維持できます。複雑なルーティングやプロキシ設定は不要です。

Googleまたはメールアドレスでサインアップすると、キーが瞬時に発行されます。電話番号は不要で、キーはすぐに画面に表示されます。この簡素さにより、管理上の手間よりも統合に集中できます。

認証

ヘッダーにキーを含めてください Authorization すべてのリクエストで必要です。ヘッダーの形式は標準的です： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY認証にクエリパラメータを使用せず、URLをクリーンで安全に保ちます。

アカウントごとにアクティブなキー1つにより、明確な使用追跡が可能です。新しいキーが必要な場合、生成すると古いキーは直ちに置き換えられます。この機能は、ダウンタイムなしで本番環境での資格情報のローテーションに役立ちます。

最初のリクエストを送信する

標準的な chat.completions 無制限モデルからのテキスト生成呼び出し。

モデルID uncensored すべてのリクエストに対して。このオープンウェイトモデルは当社のサーバー上で実行され、法的な成人向け、フィクション、または論争的なトピックを拒否しません。コーディングやクリエイティブなタスクに対して制限のない出力を望む開発者向けに設計されています。

以下の例はcURLを使用した基本的なリクエストを示しています。Replace YOUR_API_KEY 実際のキーを使用します。

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"}]
  }'

リクエストボディに messages 少なくとも1つのユーザーメッセージを含む配列。APIはテキスト入力を期待し、テキスト出力を返します。このシンプルさにより、複雑なペイロード構造を気にせずに迅速なプロトタイピングが可能です。

ターミナルやスクリプトでエンドポイントを直接テストできます。この即時フィードバックループにより、より大きなアプリケーションに統合する前に接続性を検証できます。

SSEによるストリーミングレスポンス

リアルタイムのトークン生成を有効にするには、 stream: true リクエストに指定します。

Server-Sent Events (SSE) はトークンを生成するたびに配信し、長い出力の知覚レイテンシを削減します。ストリームの最後のチャンクには、リクエストの合計トークン使用量が含まれます。この機能は、ユーザーが即時レスポンスを期待するチャットインターフェースにとって不可欠です。

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)

レスポンスオブジェクトをイテレートしてストリームを処理します。各オブジェクトは単一のトークンまたはデルタを表します。これらのデルタを連結して完全なレスポンステキストを構築できます。このアプローチにより、重い負荷下でもアプリケーションの応答性を維持できます。

ストリーミングはすべてのモデル応答でサポートされています。コーディングアシスタントやコンテンツ生成ツールでのユーザーエクスペリエンスを向上させるために使用してください。uncensoredモデルは長いコンテキストを効率的に処理し、広範な出力でもスムーズなストリーミングを保証します。

Function Calling & ツール

リクエストペイロードに関数を定義することで外部ツールを統合します。

APIは標準的なOpenAIスタイルの関数呼び出しをサポートしています。ツールを tools パラメータを使用して、モデルに呼び出しのタイミングを選ばせます。この機能により、コードの実行やデータ取得などの複雑なワークフローが可能になります。

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);

関数名と説明を明確に指定してください。モデルは、ツールが必要と判断した場合、関数呼び出しオブジェクトを返します。その後、関数を実行し、その結果を会話に戻します。

この機能は、コードスニペットの実行やドキュメントの取得が必要なコーディングエージェントにとって特に有用です。Uncensoredモデルはコンテキストを良く理解するため、ツール選択における誤検知が減少します。

ツール定義が入力スキーマと一致していることを確認してください。不一致はエラーや予期せぬ動作を引き起こす可能性があります。本番環境へのデプロイ前にツール統合を十分にテストしてください。

構造化出力用のJSONモード

response_formatを{type: "json_object"}に設定することで、モデルに有効なJSONを出力させます。 response_format に {"type": "json_object"}.

このモードは、設定ファイルやAPI応答など、構造化データが必要なアプリケーションに最適です。モデルはJSON構文に従おうとし、後処理の必要性を減らします。

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)

リアルタイムの構造化データ配信には、JSONモードとストリーミングを併用してください。この組み合わせは、APIデータを消費する動的なWebアプリケーションの構築に強力です。

JSONモードは構造を改善しますが、プロンプトが曖昧な場合、無効なJSONを生成することがあります。常にアプリケーションコードで出力を検証してください。この追加ステップにより、本番環境での信頼性が確保されます。

uncensoredモデルは複雑なJSON構造を効果的に処理します。コードスニペット、設定オブジェクト、またはデータ変換の生成に使用してください。

パラメータ: Temperature、Top-P、Seed

標準パラメータを使用して、出力のランダム性と再現性を制御します。

設定 temperature 0から2の間で調整して創造性を変化させます。低い値はより決定論的な結果を生成し、高い値はランダム性を高めます。使用 top_p ヌクレウスサンプリング用。考慮されるトークンの確率質量を制限します。

The seed パラメータは再現可能な出力を可能にします。特定のシード値を設定することで、複数回の呼び出しで同じ応答を取得できます。これはデバッグやテストに役立ちます。

これらのパラメータを組み合わせることで、特定のユースケース向けにモデルの動作を微調整できます。例えば、一貫性が重要なコード生成には、低いTemperatureと固定されたseedを使用します。

アプリケーションに最適なバランスを見つけるために異なる設定を試してください。APIはすべての標準的なOpenAIパラメータをサポートしており、既存のツールとの互換性を確保します。