クイックスタート: DeepSeek Coder API 統合

ベースURLと認証

APIキーは当社のホストエンドポイントへのすべてのリクエストを認証します。ベースURLは https://api.coderdeepseek.cc/v1 任意のOpenAI SDKまたはHTTPクライアントと。モデル識別子は厳密に uncensoredこれは当社の独自サーバー上で稼働しており、他社ベンダーのモデルを再販売しているものではありません。Googleまたはメールアドレスによるサインアップ時にAPIキーが即時発行されます。このキーはプリペイドクレジットを制御するため、安全に保管してください。

認証は Authorization ヘッダー。キーをBearerトークンとして渡してください。すべてのリクエストにはこのヘッダーを含める必要があります。含まれない場合、 401 認証にクエリパラメータを使用しません。これにより、クリーンなヘッダーと標準ミドルウェアとの互換性が確保されます。

リクエストの送信: チャット補完

チャット完了エンドポイントはプロンプトを処理し、テキスト出力を返します。POSTリクエストを送信します /v1/chat/completionsモデル名、messages配列、および希望するパラメータを含めてください。システムはテキストを入力として受け取り、テキストを返します。レスポンスの形式や停止条件を制御できます。これは単純なクエリから複雑なコーディングタスクまで対応します。

接続をテストするために以下のcurlコマンドを使用してください。 YOUR_API_KEY 実際のキーを使用します。リクエストは uncensored モデル識別子。これにより、認証とクレジット残高が有効であることが確認されます。

Copycurl https://api.coderdeepseek.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current version of the library"}]
  }'

レスポンスに choices 配列。各選択肢には生成されたコンテンツを含むメッセージが含まれています。チェック usage objectからトークン数を取得します。これにより、支出を正確に監視できます。

Python SDK統合

公式のOpenAIパッケージを使用してPythonプロジェクトにAPIを統合します。ベースURLをエンドポイントに設定し、APIキーでクライアントを初期化します。これにより、 chat.completions.createSDKはJSONシリアライズとHTTPリクエストを自動的に処理します。

モデルを以下に設定してください uncensored標準形式でメッセージを渡します。SDKは関数呼び出しやJSONモードなど、すべての機能をサポートしています。温度やtop_pなどのパラメータを直接設定できます。これにより、他のプロバイダーからの移行が容易になります。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.coderdeepseek.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)

ネットワークエラーや無効なリクエストの例外を処理します。生レスポンスを解析する場合はステータスコードを確認してください。これにより、アプリケーションの堅牢なエラー処理が保証されます。SDKはほとんどの複雑さを抽象化します。

Node SDKの統合

Node.js OpenAI SDKを使用して、JavaScriptまたはTypeScriptプロジェクトに統合します。パッケージをインストールし、ベースURLを設定してください。これにより、既存のコード構造との互換性が維持されます。Pythonと同じメソッドを使用できます。SDKはCommonJSとESモジュールの両方をサポートしています。

モデルを uncensoredメッセージとパラメータを渡します。SDKはストリーミングおよび非ストリーミングリクエストを処理します。エラーをキャッチして適切にログに記録できます。これにより、負荷がかかってもアプリケーションが安定して動作します。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.coderdeepseek.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);

シンプルなプロンプトで統合をテストしてください。レスポンスが期待通りに一致することを確認してください。レスポンスオブジェクト内のトークン使用量を確認してください。これにより、コストとパフォーマンスを追跡するのに役立ちます。SDKにより、迅速な反復が容易になります。

ストリーミングレスポンスとトークン使用量

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエスト内。APIはServer-Sent Events (SSE) ストリームを返します。テキストは生成されるたびにチャンクとして受け取れます。これにより、長い応答に対する知覚遅延が軽減されます。最終チャンクには合計トークン使用量が含まれます。

SSEイベントを解析してコンテンツを抽出します。チャンクを連結して完全な応答を形成します。 usage objectは最後のチャンクに含まれます。これにより、請求のための正確なトークン数が得られます。ストリーミングはリアルタイムアプリケーションに最適です。

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)

ストリームが切断された場合は再接続するため、ネットワークの中断を適切に処理します。APIは以前のチャンクを再送信しません。完全なテキストはクライアント側で再構築する必要があります。これにより、スムーズなユーザーエクスペリエンスが提供されます。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

APIは安定性を確保するために厳格な制限を設けています。キーごとに1分あたり300リクエストが可能です。最大8つのリクエストを同時に実行できます。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。これらの制限を超えると、 429 レート制限エラー。指数関数的バックオフでこれらのエラーを処理。

コンテキストウィンドウは10万トークンです。プロンプトと補完の両方を含みます。1リクエストあたりの最大出力は1万6千トークンです。max_tokensを設定しない場合、 max_tokensデフォルトでは2,048になります。A 401 キーが無効であることを意味します。A 402 クレジットがないことを意味します。サービスを引き続き利用するには、暗号通貨経由でチャージしてください。