Integra l'API DeepSeek Unchained

Impostazione dell'URL di Base e Autenticazione

Usa la tua chiave API con l'URL di base HTTPS://api.deepseekunchained.com/v1. Questo endpoint funziona con gli SDK ufficiali di OpenAI e qualsiasi client compatibile con OpenAI. Ottieni la tua chiave iscrivendoti con Google o email. La chiave viene mostrata immediatamente nella pagina Ottieni chiave API. Non è necessario il numero di telefono per la registrazione. I tuoi prompt non vengono utilizzati per l'addestramento. La privacy è mantenuta senza passaggi aggiuntivi. Hai bisogno solo di un indirizzo email per creare un account. La chiave garantisce l'accesso all'endpoint chat-completions. Non garantisce l'accesso agli embeddings o alla generazione di immagini. Mantieni la tua chiave sicura. Ruotala se necessario tramite la dashboard. Una nuova chiave sostituisce immediatamente quella vecchia. È consentita una chiave attiva per account. Gli errori e i rifiuti non consumano credito. Questo garantisce che tu paghi solo per i token effettivamente consumati.

Endpoint Chat Completions (POST)

Invia testo in entrata e ottieni testo in uscita utilizzando POST /v1/chat/completions. Questo endpoint accetta un corpo JSON con un array messages. Ogni messaggio ha un campo role e content. Il ruolo system imposta il comportamento. Il ruolo user fornisce il prompt. Il campo model deve essere impostato su "uncensored". Questo modello è ottimizzato per la conformità rispetto ai filtri aziendali. Risponde direttamente senza prediche. Puoi impostare temperature e top_p per la creatività. Le sequenze di stop fermano la generazione in anticipo. Le penalità di presenza e frequenza regolano la ripetizione. La risposta include statistiche di utilizzo. Queste statistiche mostrano i conteggi dei token di input e output. Gli errori restituiscono codici di stato HTTP standard. Un 401 indica una chiave non valida. Un 402 indica credito insufficiente. Un 429 indica limite di frequenza superato.

Risposte in streaming con SSE

Abilita lo streaming impostando stream su true nel corpo della richiesta. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene contenuto testuale parziale. Questo consente la visualizzazione in tempo reale delle risposte. L'ultimo chunk include i dati sull'utilizzo dei token. Questi dati mostrano i token totali consumati. Lo streaming riduce la latenza percepita per gli utenti. È ideale per le interfacce di chat. L'SDK gestisce automaticamente l'analisi degli chunk. Non è necessario gestire manualmente gli SSE. Il modello supporta lo streaming completo. Parametri come la temperatura funzionano normalmente. Le sequenze di stop attivano ancora gli eventi di fine. Anche gli errori vengono inviati come eventi SSE. Questo garantisce un'gestione robusta degli errori. Usa lo streaming per una migliore esperienza utente. Mantiene la connessione aperta fino al completamento.

Function Calling e uso degli strumenti

Definisci gli strumenti nel corpo della richiesta per il function calling. Il modello restituisce chiamate a strumenti nella risposta. Queste chiamate includono nomi di funzione e argomenti. Il tuo codice esegue la funzione e invia i risultati. Il modello usa i risultati per generare il testo finale. Questo abilita un comportamento simile a un agent. Puoi definire più strumenti. Il modello sceglie quali usare. La scelta dello strumento può essere forzata o automatica. La modalità automatica lascia decidere al modello. La modalità forzata richiede uno strumento specifico. Questo è utile per flussi di lavoro strutturati. Gli argomenti vengono restituiti come stringhe. Analizzali come JSON nel tuo codice. Il modello supporta definizioni di strumenti complesse. Usalo per integrazioni API. Estende le capacità del modello. Gli errori nell'esecuzione degli strumenti sono gestiti dal tuo codice. Il modello riprova se necessario.

Modalità JSON per output strutturati

Forza l'output JSON impostando response_format su json_object. Il modello restituisce stringhe JSON valide. Questo è ideale per il consumo programmatico. Non si verificano errori di parsing. L'output è rigorosamente formattato. Usa questo per attività di estrazione dati. Il modello segue gli hint dello schema. Definisci le proprietà nel tuo prompt. Il modello rispetta questi vincoli. La temperatura influisce sulla validità del JSON. Valori più bassi garantiscono coerenza. Usa questo per pipeline dati affidabili. Lo streaming funziona con la modalità JSON. L'ultimo chunk contiene l'oggetto completo. L'utilizzo dei token viene segnalato con precisione. Gli errori vengono restituiti come JSON standard. Questo garantisce una gestione facile degli errori. Usa la modalità JSON per le API. Riduce il sovraccarico di post-elaborazione. Il modello è ottimizzato per questo formato.

Limiti di frequenza e vincoli delle richieste

Il limite è di 300 richieste al minuto per chiave. Puoi inviare 8 richieste simultaneamente. La dimensione massima del corpo della richiesta è di 8 MB. La finestra di contesto è di 100.000 token in totale. Questo include prompt e completamento. L'output massimo è di 16.000 token per richiesta. Imposta max_tokens per controllare la lunghezza. Il valore predefinito è 2.048 se non impostato. I limiti di frequenza sono applicati rigorosamente. Il superamento restituisce un errore 429. Nessun credito viene consumato durante i 429. Gli errori non consumano credito. Questo protegge il tuo saldo. Le richieste vengono accodate se i limiti vengono raggiunti. Attendi e riprova dopo un ritardo. Usa il backoff esponenziale per la robustezza. Monitora il tuo utilizzo tramite la dashboard. Il credito non scade mai. Ricarica solo con criptovalute. USDT o USDC su Base. Il credito bonus si applica alle ricariche.

cURL

Copycurl https://api.deepseekunchained.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list ten open source libraries for rust async io"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)