Tích hợp API trong vài phút

Cài đặt & Cấu hình URL cơ sở

Cấu hình client của bạn để trỏ vào điểm cuối tương thích OpenAI của chúng tôi ngay lập tức.

API của chúng tôi nằm tại https://api.codedeepseek.cc/v1. Bạn chỉ cần thay đổi base_url và cung cấp khóa API của bạn. Cấu hình này hoạt động với các SDK chính thức cho Python và Node.js, đảm bảo mã hiện có của bạn vẫn giữ nguyên. Không cần cấu hình định tuyến hoặc proxy phức tạp.

Đăng ký qua Google hoặc email để nhận khóa của bạn ngay lập tức. Không cần số điện thoại và khóa xuất hiện ngay trên màn hình. Sự đơn giản này cho phép bạn tập trung vào tích hợp thay vì các rào cản hành chính.

Xác thực

Đính kèm khóa của bạn vào Authorization header cho mọi yêu cầu. Định dạng header là tiêu chuẩn: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Chúng tôi không sử dụng tham số truy vấn cho xác thực, giữ cho URL của bạn sạch sẽ và bảo mật.

Một key hoạt động cho mỗi tài khoản giúp theo dõi việc sử dụng đơn giản. Nếu bạn cần một key mới, việc tạo key mới sẽ thay thế key cũ ngay lập tức. Tính năng này hữu ích cho việc xoay vòng thông tin xác thực trong môi trường sản xuất mà không bị gián đoạn.

Gửi yêu cầu đầu tiên của bạn

Thực hiện lệnh chat.completions cuộc gọi để tạo văn bản từ mô hình không kiểm duyệt.

Sử dụng ID mô hình uncensored cho tất cả các yêu cầu. Mô hình trọng lượng mở này chạy trên máy chủ của chúng tôi và không từ chối các chủ đề người lớn hợp pháp, hư cấu hoặc gây tranh cãi. Nó được thiết kế cho các nhà phát triển muốn đầu ra không giới hạn cho các nhiệm vụ mã hóa và sáng tạo.

Ví dụ sau đây minh họa một yêu cầu cơ bản bằng cURL. Thay thế YOUR_API_KEY với khóa thực tế của bạn.

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"}]
  }'

Đảm bảo thân yêu cầu của bạn bao gồm một messages mảng với ít nhất một tin nhắn người dùng. API mong đợi đầu vào văn bản và trả về đầu ra văn bản. Sự đơn giản này cho phép tạo nguyên mẫu nhanh chóng mà không phải lo lắng về các cấu trúc tải trọng phức tạp.

Bạn có thể kiểm tra điểm cuối trực tiếp trong terminal hoặc kịch bản của bạn. Vòng lặp phản hồi ngay lập tức này giúp bạn xác minh kết nối trước khi tích hợp vào các ứng dụng lớn hơn.

Phản hồi luồng với SSE

Bật tạo token theo thời gian thực bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn.

Sự kiện Gửi qua Máy chủ (SSE) cung cấp token khi chúng được tạo, giảm độ trễ cảm nhận cho các đầu ra dài. Chunk cuối cùng trong luồng chứa tổng số lượng token sử dụng cho yêu cầu. Tính năng này rất cần thiết cho các giao diện trò chuyện nơi người dùng mong đợi phản hồi ngay lập tức.

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)

Xử lý luồng bằng cách lặp qua các đối tượng phản hồi. Mỗi đối tượng đại diện cho một token hoặc delta đơn lẻ. Bạn có thể nối các delta này để xây dựng văn bản phản hồi đầy đủ. Cách tiếp cận này giữ cho ứng dụng của bạn phản hồi ngay cả khi tải nặng.

Streaming được hỗ trợ cho tất cả các phản hồi của mô hình. Sử dụng nó để nâng cao trải nghiệm người dùng trong các trợ lý mã hóa hoặc công cụ tạo nội dung. Mô hình uncensored xử lý ngữ cảnh dài một cách hiệu quả, đảm bảo streaming mượt mà ngay cả với các đầu ra mở rộng.

Gọi hàm & Công cụ

Tích hợp các công cụ bên ngoài bằng cách xác định các hàm trong tải trọng yêu cầu của bạn.

API hỗ trợ gọi hàm chuẩn kiểu OpenAI. Xác định các công cụ của bạn trong tools tham số và để mô hình quyết định khi nào kích hoạt chúng. Khả năng này cho phép các quy trình làm việc phức tạp như thực thi mã hoặc truy xuất dữ liệu.

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);

Chỉ định rõ tên hàm và mô tả. Mô hình sẽ trả về một đối tượng gọi hàm nếu nó xác định công cụ là cần thiết. Sau đó, bạn thực hiện hàm và đưa kết quả trở lại cuộc trò chuyện.

Tính năng này đặc biệt hữu ích cho các agent mã hóa cần chạy các đoạn mã hoặc lấy tài liệu. Mô hình không kiểm duyệt hiểu ngữ cảnh tốt, giảm thiểu các kết quả dương tính giả trong việc lựa chọn công cụ.

Đảm bảo các định nghĩa công cụ của bạn khớp với lược đồ đầu vào dự kiến. Sự không khớp có thể dẫn đến lỗi hoặc hành vi không mong đợi. Kiểm tra kỹ tích hợp công cụ của bạn trước khi triển khai sang môi trường sản xuất.

Chế độ JSON cho đầu ra có cấu trúc

Buộc mô hình xuất ra JSON hợp lệ bằng cách đặt response_format để {"type": "json_object"}.

Chế độ này lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như tệp cấu hình hoặc phản hồi API. Mô hình sẽ cố gắng tuân thủ cú pháp JSON, giảm nhu cầu xử lý sau.

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)

Sử dụng chế độ JSON kết hợp với phát trực tiếp để cung cấp dữ liệu có cấu trúc theo thời gian thực. Sự kết hợp này rất mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng web động tiêu thụ dữ liệu API.

Trong khi chế độ JSON cải thiện cấu trúc, nó đôi khi có thể tạo ra JSON không hợp lệ nếu lời nhắc không rõ ràng. Luôn xác thực đầu ra trong mã ứng dụng của bạn. Bước bổ sung này đảm bảo độ tin cậy trong môi trường sản xuất.

Mô hình không kiểm duyệt xử lý hiệu quả các cấu trúc JSON phức tạp. Sử dụng nó để tạo các đoạn mã, đối tượng cấu hình hoặc chuyển đổi dữ liệu.

Tham số: Nhiệt độ, Top-P và Seed

Điều khiển tính ngẫu nhiên và khả năng tái lập của đầu ra bằng các tham số tiêu chuẩn.

Đặt temperature giữa 0 và 2 để điều chỉnh độ sáng tạo khác nhau. Các giá trị thấp hơn tạo ra kết quả xác định hơn, trong khi các giá trị cao hơn tăng tính ngẫu nhiên. Sử dụng top_p để lấy mẫu nucleus, điều này giới hạn khối lượng xác suất của các token được xem xét.

The seed tham số cho phép các đầu ra có thể tái lập. Đặt một giá trị hạt cụ thể để nhận cùng một phản hồi qua nhiều lần gọi. Điều này hữu ích cho việc gỡ lỗi và kiểm tra.

Kết hợp các tham số này để tinh chỉnh hành vi của mô hình cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Ví dụ: sử dụng nhiệt độ thấp và seed cố định cho việc tạo mã, nơi tính nhất quán là yếu tố then chốt.

Thử nghiệm với các cài đặt khác nhau để tìm sự cân bằng tối ưu cho ứng dụng của bạn. API hỗ trợ tất cả các tham số tiêu chuẩn của OpenAI, đảm bảo tương thích với các công cụ hiện có.