API'yi Dakikalar İçinde Entegre Edin

Kurulum & Temel URL Ayarı

İstemcinizi hemen OpenAI-uyumlu uç noktamıza yönlendirmek için yapılandırın.

API'miz şurada bulunur https://api.codedeepseek.cc/v1. Yalnızca base_url ve API anahtarınızı sağlayın. Bu kurulum, mevcut kodunuzun bozulmadan kalmasını sağlayarak Python ve Node.js için resmi SDK'larla çalışır. Karmaşık yönlendirme veya vekil sunucu yapılandırması gerekmez.

Google veya e-posta ile kaydolun ve anahtarınızı anında edinin. Telefon numarası gerekmez ve anahtar ekranda hemen görünür. Bu sadelik, idari engellerle uğraşmak yerine entegrasyona odaklanmanızı sağlar.

Kimlik Doğrulama

Anahtarınızı Authorization header'ı her istek için kullanın. Header formatı standarttır: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Kimlik doğrulama için sorgu parametreleri kullanmıyoruz, bu da URL'lerinizi temiz ve güvenli tutar.

Hesap başına bir aktif anahtar, net kullanım izlemeyi sağlar. Yeni bir anahtara ihtiyacınız varsa, oluşturmak eskisini hemen değiştirir. Bu özellik, kesintisiz üretim ortamlarında kimlik bilgilerini döndürmek için faydalıdır.

İlk İsteğinizi Gönderme

Standart bir chat.completions sansürsüz modelden metin oluşturmak için çağrı.

Model ID'sini kullanın uncensored tüm istekler için. Bu açık ağırlıklı model sunucularımızda çalışır ve yasal yetişkin, kurgusal veya tartışmalı konularda reddetmez. Geliştiriciler için tasarlanmıştır ve kodlama ile yaratıcı görevler için sınırsız çıktı isterler.

Aşağıdaki örnek, cURL kullanarak temel bir isteği gösterir. Değiştirin YOUR_API_KEY gerçek anahtarınızla birlikte.

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"}]
  }'

İstek gövdenizin bir messages bağlam sağlamak için dizi.

Uç noktayı doğrudan terminalinizde veya betiğinizde test edebilirsiniz. Bu anlık geri bildirim döngüsü, daha büyük uygulamalara entegre etmeden önce bağlantıyı doğrulamanıza yardımcı olur.

SSE ile Akış Yanıtları

Gerçek zamanlı token üretimini etkinleştirmek için stream: true isteğinizde.

Sunucu Tarafı Olayları (SSE), tokenları oluşturulurken göndererek uzun çıktılar için algılanan gecikmeyi azaltır. Akıştaki son parça, istek için toplam token kullanımını içerir. Bu özellik, kullanıcıların anında yanıt beklediği sohbet arayüzleri için temel önem taşır.

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)

Yanıt nesnelerini yineleyerek akışı işleyin. Her nesne tek bir tokenı veya delta'yı temsil eder. Bu delta'ları birleştirerek tam yanıt metnini oluşturabilirsiniz. Bu yaklaşım, yoğun yük altında bile uygulamanızın yanıt verir olmasını sağlar.

Streaming tüm model yanıtları için desteklenir. Kod asistanları veya içerik üretimi araçlarındaki kullanıcı deneyimini geliştirmek için kullanın. Uncensored model, uzun bağlamları verimli bir şekilde işler, kapsamlı çıktılar için bile akıcı streaming'i sağlar.

Fonksiyon Çağırma & Araçlar

İstek payload'ınızda fonksiyonlar tanımlayarak harici araçları entegre edin.

API, standart OpenAI tarzı fonksiyon çağırma özelliğini destekler. Araçlarınızı şurada tanımlayın: tools parametre ve modelin bunları ne zaman çağıracağını ona bırakın. Bu yetenek, kod yürütme veya veri alma gibi karmaşık iş akışlarını mümkün kılar.

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);

İşlev adını ve açıklamasını açıkça belirtin. Model, aracın gerekli olduğunu belirlerse bir işlev çağrı nesnesi döndürür. Ardından işlevi yürütür ve sonucu görüşmeye geri beslersiniz.

Bu özellik, kod parçacıkları çalıştırması veya belge getirmesi gereken kodlama ajanları için özellikle kullanışlıdır. Uncensored model bağlamı iyi anlar, bu da araç seçiminde yanlış pozitifleri azaltır.

Araç tanımlarınızın beklenen girdi şemasıyla eşleştiğinden emin olun. Eşleşmezse hatalara veya beklenmeyen davranışlara yol açabilir. Aracı entegrasyonunuzu üretim ortamına dağıtmadan önce kapsamlı şekilde test edin.

Yapılandırılmış Çıktı İçin JSON Modu

response_format parametresini ayarlayarak modelin geçerli JSON çıktısı vermesini sağlayın. response_format için {"type": "json_object"}.

Bu mod, yapılandırma dosyaları veya API yanıtları gibi yapılandırılmış veri gerektiren uygulamalar için idealdir. Model, JSON sözdizimine uymaya çalışarak son işleme ihtiyacını azaltır.

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)

Gerçek zamanlı yapılandırılmış veri teslimi için JSON modunu akış ile birlikte kullanın. Bu kombinasyon, API verilerini tüketen dinamik web uygulamaları oluşturmak için güçlüdür.

JSON modu yapıyı iyileştirse de, prompt belirsiz olduğunda bazen geçersiz JSON üretebilir. Çıktıyı uygulama kodunuzda her zaman doğrulayın. Bu ek adım, üretim ortamlarında güvenilirliği sağlar.

Uncensored model, karmaşık JSON yapılarını etkili bir şekilde işler. Kod parçacıkları, yapılandırma nesneleri veya veri dönüşümleri oluşturmak için kullanın.

Parametreler: Sıcaklık, Top-P ve Seed

Çıktılarınızın rastgeleliğini ve yeniden üretilebilirliğini standart parametrelerle kontrol edin.

Ayarla temperature yaratıcılığı artırmak için 0 ile 2 arasında. Daha düşük değerler daha belirleyici sonuçlar üretirken, daha yüksek değerler rastgeleliği artırır. Kullanın top_p nükleus örnekleme için, bu, göz önünde bulundurulan tokenlerin olasılık kütlesini sınırlar.

The seed parametre, tekrarlanabilir çıktılar sağlar. Belirli bir tohum değeri ayarlayarak, birden fazla çağrıda aynı yanıtı alabilirsiniz. Bu, hata ayıklama ve test için kullanışlıdır.

Bu parametreleri spesifik kullanım durumunuz için model davranışını ince ayarlamak amacıyla birleştirin. Örneğin, tutarlılığın kritik olduğu kod üretimi için düşük bir sıcaklık ve sabit bir tohum (seed) kullanın.

Uygulamanız için en uygun dengeyi bulmak için farklı ayarlarla deney yapın. API, mevcut araçlarla uyumluluk sağlayan tüm standart OpenAI parametrelerini destekler.