快速入门：DeepSeek Coder API 集成

基础 URL 和认证

您的 API 密钥对所有请求进行身份验证，我们的托管端点。使用基础 URL https://api.coderdeepseek.cc/v1 使用任何 OpenAI SDK 或 HTTP 客户端。模型标识符严格为 uncensored. 此服务运行于我们自有的服务器上，并非转售其他供应商的模型。注册后（通过 Google 或电子邮件），您将立即获得 API 密钥。请妥善保管该密钥，因为它控制着您的预付费余额。

认证依赖于 Authorization 标题。将您的密钥作为 Bearer token 传递。每个请求都必须包含此标头，以避免 401 我们不使用查询参数进行身份验证。这确保了清晰的标头并与标准中间件兼容。

发送请求：聊天补全

聊天补全端点处理您的提示并返回文本输出。发送 POST 请求至 /v1/chat/completions包含模型名称、messages 数组以及您所需的参数。系统处理文本输入并返回文本输出。您可以控制响应格式和停止条件。这适用于简单查询和复杂的编码任务。

使用以下 curl 命令测试您的连接。替换 YOUR_API_KEY 附带您的实际密钥。请求使用 uncensored 模型标识符。这确认您的身份验证和信用余额处于活跃状态。

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"}]
  }'

验证响应包含 choices 数组。每个选择都包含一条带有生成内容的消息。检查 usage object for token counts. This helps you monitor your spending accurately.

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI 包将 API 集成到您的 Python 项目中。将基础 URL 设置为我们的端点。使用您的 API 密钥初始化客户端。这使您可以使用熟悉的方法，例如 chat.completions.create. SDK 自动处理 JSON 序列化和 HTTP 请求。

将模型配置为 uncensored。以标准格式传递您的消息。SDK 支持我们的所有功能，包括函数调用和 JSON 模式。您可以直接设置 temperature 和 top_p 等参数。这使得从其他提供商迁移变得简单。

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)

处理网络错误或无效请求的异常。如果您解析原始响应，请检查状态码。这确保了应用程序中健壮的错误处理。SDK 抽象了大部分复杂性。

Node SDK 集成

使用 Node.js OpenAI SDK 将您的 JavaScript 或 TypeScript 项目与 API 集成。安装该包并配置 base URL。这保持了与现有代码结构的兼容性。您可以使用与 Python 相同的方法。SDK 支持 CommonJS 和 ES 模块。

将模型设置为 uncensored。传递您的消息和参数。SDK 处理流式和非流式请求。您可以捕获错误并适当记录它们。这确保您的应用程序在负载下保持稳定。

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);

使用简单的提示词测试您的集成。验证响应是否符合您的预期。检查响应对象中的 token 使用情况。这有助于您跟踪成本和性能。SDK 使快速迭代变得容易。

流式响应与 Token 用量

通过将 stream: true 在您的请求中。API 返回服务器发送事件（SSE）流。您会收到随生成而输出的文本块。这降低了长响应的感知延迟。最后一个块包含总令牌使用情况。

解析 SSE 事件以提取内容。连接块以形成完整响应。监控 usage object in the last chunk. This gives you accurate token counts for billing. Streaming is ideal for real-time applications.

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)

优雅处理网络中断。如果流断开，请重新连接。API 不会重新发送之前的块。您必须在客户端重建完整文本。这提供了流畅的用户体验。

限制、错误和上下文窗口

我们的 API 强制执行严格限制以确保稳定性。每个密钥每分钟可发起 300 次请求。最多可同时运行 8 个请求。请求体不得超过 8 MB。超出这些限制将导致 429 速率限制错误。使用指数退避处理这些错误。

上下文窗口为 100,000 个 token。这包括 prompt 和 completion。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。如果您未设置 max_tokens, 默认值为 2,048。A 401 表示您的密钥无效。A 402 表示您没有余额。通过加密货币充值以继续使用服务。