API-Dokumentation: Schnellstart

Basis-URL und Authentifizierung

Senden Sie Ihre Anfragen an unsere spezifische Basis-URL. Verwenden Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header. Ungültige Schlüssel führen sofort zu einem 401-Fehler.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Verwenden Sie den standardmäßigen Chat-Vervollständigungs-Endpunkt zur Textgenerierung. Übergeben Sie Ihre Modell-ID als uncensored. Das System akzeptiert Standardparameter zur Inhaltskontrolle.

Hier ist eine grundlegende Anfrage zum Einstieg:

Copycurl https://api.deepseekapiprice.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check the current rate for deepseek r1 per token."}]
  }'

Verfügbare Parameter und Einstellungen

Steuern Sie den Ausgabestil über Standardparameter. Legen Sie temperature für Zufälligkeit und top_p für Nucleus-Sampling. Sie können auch definieren stop Sequenzen oder erzwingen Sie den JSON-Modus. Diese Einstellungen ermöglichen eine präzise Steuerung des Verhaltens des unzensierten LLM.

Beispiel-Python-Integration:

Copyfrom openai import OpenAI

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