Интегрируйте API за минуты

Установка и настройка базового URL

Настройте клиент на указание на наш OpenAI-совместимый эндпоинт немедленно.

Наш API находится по адресу https://api.codedeepseek.cc/v1. Вам нужно только изменить base_url и укажите свой API-ключ. Эта настройка работает с официальными SDK для Python и Node.js, обеспечивая сохранность вашего существующего кода. Не требуется сложная маршрутизация или настройка прокси.

Зарегистрируйтесь через Google или email, чтобы получить ваш ключ мгновенно. Номер телефона не требуется, а ключ появляется на экране сразу. Эта простота позволяет сосредоточиться на интеграции, а не на административных процедурах.

Аутентификация

Добавьте свой ключ в Authorization header для каждого запроса. Формат header стандартный: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Мы не используем параметры запроса для аутентификации, сохраняя ваши URL чистыми и безопасными.

Один активный ключ на аккаунт обеспечивает простое отслеживание использования. Если вам нужен новый ключ, его генерация немедленно заменяет старый. Эта функция полезна для ротации учётных данных в продакшн-средах без простоев.

Отправка первого запроса

Выполните стандартный chat.completions вызов для генерации текста из uncensored модели.

Используйте ID модели uncensored для всех запросов. Эта open-weight модель работает на наших серверах и не отказывает в законных взрослых, художественных или спорных темах. Она создана для разработчиков, которым нужен неограниченный вывод для задач программирования и творчества.

Следующий пример демонстрирует базовый запрос с помощью cURL. Замените YOUR_API_KEY с вашим фактическим ключом.

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"}]
  }'

Убедитесь, что тело вашего запроса включает messages массив с как минимум одним сообщением пользователя. API ожидает текстовый ввод и возвращает текстовый вывод. Эта простота позволяет быстро прототипировать, не беспокоясь о сложных структурах полезной нагрузки.

Вы можете протестировать эндпоинт напрямую в терминале или скрипте. Этот немедленный цикл обратной связи помогает проверить подключение перед интеграцией в более крупные приложения.

Потоковые ответы с SSE

Включите генерацию токенов в реальном времени, установив stream: true в запросе.

События, отправляемые сервером (SSE), доставляют токены по мере их генерации, снижая воспринимаемую задержку для длинных выводов. Последний фрагмент потока содержит общее количество использованных токенов для запроса. Эта функция необходима для чат-интерфейсов, где пользователи ожидают мгновенных ответов.

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)

Обработайте поток, итерируя по объектам ответа. Каждый объект представляет собой одиночный токен или дельту. Вы можете объединить эти дельты, чтобы построить полный текст ответа. Этот подход поддерживает отзывчивость вашего приложения даже под высокой нагрузкой.

Потоковая передача поддерживается для всех ответов моделей. Используйте её, чтобы улучшить пользовательский опыт в помощниках по программированию или инструментах генерации контента. uncensored модель эффективно обрабатывает длинные контексты, обеспечивая плавную потоковую передачу даже для обширных выводов.

Вызов функций & инструменты

Интегрируйте внешние инструменты, определив функции в полезной нагрузке запроса.

API поддерживает стандартный вызов функций в стиле OpenAI. Определите свои инструменты в tools parameter и позвольте модели решить, когда их вызывать. Эта возможность позволяет выполнять сложные рабочие процессы, такие как выполнение кода или получение данных.

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);

Specify the function name and description clearly. The model will return a function call object if it determines the tool is necessary. You then execute the function and feed the result back into the conversation.

Эта функция особенно полезна для кодовых агентов, которым нужно запускать фрагменты кода или получать документацию. uncensored модель хорошо понимает контекст, что снижает количество ложных срабатываний при выборе инструмента.

Убедитесь, что ваши определения инструментов соответствуют ожидаемой схеме ввода. Несоответствия могут привести к ошибкам или неожиданному поведению. Тщательно протестируйте интеграцию инструментов перед развертыванием в продакшене.

Режим JSON для структурированного вывода

Принудительно заставляйте модель выводить корректный JSON, установив response_format для {"type": "json_object"}.

Этот режим идеален для приложений, требующих структурированные данные, такие как конфигурационные файлы или ответы API. Модель попытается соответствовать синтаксису JSON, что снижает необходимость постобработки.

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)

Используйте режим JSON в сочетании с потоковой передачей для доставки структурированных данных в реальном времени. Эта комбинация мощна для создания динамических веб-приложений, потребляющих данные API.

Хотя режим JSON улучшает структуру, он иногда может генерировать некорректный JSON, если промпт неоднозначен. Всегда проверяйте вывод в коде вашего приложения. Этот дополнительный шаг обеспечивает надежность в производственной среде.

Нецензурируемая модель эффективно обрабатывает сложные структуры JSON. Используйте её для генерации фрагментов кода, объектов конфигурации или преобразования данных.

Параметры: Temperature, Top-P, Seed

Управляйте случайностью и воспроизводимостью ваших выходов с помощью стандартных параметров.

Установить temperature между 0 и 2 для различной креативности. Более низкие значения дают более детерминированные результаты, в то время как более высокие значения увеличивают случайность. Используйте top_p для выборки по ядру, которая ограничивает массу вероятности рассматриваемых токенов.

The seed parameter позволяет получать воспроизводимые результаты. Установите конкретное значение seed, чтобы получить тот же ответ при нескольких вызовах. Это полезно для отладки и тестирования.

Сочетайте эти параметры для тонкой настройки поведения модели под ваш конкретный случай использования. Например, используйте низкую температуру и фиксированное seed для генерации кода, где важна согласованность.

Экспериментируйте с различными настройками, чтобы найти оптимальный баланс для вашего приложения. API поддерживает все стандартные параметры OpenAI, обеспечивая совместимость с существующими инструментами.