Documentazione API: Avvio Rapido

URL Base e Autenticazione

Invia le tue richieste al nostro URL base specifico. Usa la tua chiave API in Authorization header. Chiavi non valide restituiscono immediatamente errori 401.

Endpoint Chat Completions

Utilizza l'endpoint standard per le chat completions per la generazione di testo. Inserisci il tuo ID modello come uncensored. Il sistema accetta parametri standard per il controllo dei contenuti.

Ecco una richiesta base per iniziare:

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."}]
  }'

Parametri e impostazioni disponibili

Controlla lo stile dell'output utilizzando parametri standard. Imposta temperature per la casualità e top_p per il campionamento nucleare. Puoi anche definire stop sequenze o imposta la modalità JSON. Queste impostazioni consentono un controllo preciso sul comportamento dell'LLM uncensored.

Integrazione Python di esempio:

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)