API दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

मानक OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट का उपयोग करके कनेक्ट करें। अपनी अद्वितीय API कुंजी को Authorization हर रिक्वेस्ट को प्रमाणीकृत करने के लिए हेडर।

• बेस यूआरएल: https://api.unfiltereddeepseek.com/v1
• Auth हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

हमारी आर्किटेक्चर सब्सक्रिप्शन लॉक के बिना सीधी एक्सेस को प्राथमिकता देती है। कुंजी अनसेंसर्ड मॉडल तक तत्काल एक्सेस प्रदान करती है। कोई मासिक शुल्क लागू नहीं होता। क्रेडिट केवल तभी चार्ज होता है जब मॉडल वास्तविक टोकन प्रसंस्कृत करता है। प्रसंस्करण के दौरान त्रुटियां आपके बैलेंस को नहीं खाती हैं।

पहला अनुरोध

कनेक्टिविटी की पुष्टि करने के लिए एक सरल पाठ पूरक भेजें। यह cURL कमांड एक प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए आवश्यक न्यूनतम पेलोड को दर्शाता है।

अनुरोध लक्ष्य uncensored मॉडल। सिस्टम इनपुट को प्रसंस्कृत करता है और उत्पन्न टेक्स्ट लौटाता है। आप प्रतिक्रिया मेटाडेटा में टोकन उपयोग देख सकते हैं।

सुनिश्चित करें कि आपकी API कुंजी सही है। अमान्य कुंजियां 401 त्रुटि लौटाती हैं। क्रेडिट की कमी 402 त्रुटि का परिणाम होती है।

Copycurl https://api.unfiltereddeepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the current version number of node js"}]
  }'

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक openai Python पैकेज कस्टम बेस यूआरएल के साथ। इससे आपको बिना बड़े रीफैक्टoring के मौजूदा क्लाइंट कोड का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है। लाइब्रेरी सीरियलाइज़ेशन और प्रमाणीकरण को स्वचालित रूप से संभालती है।

बेस URL को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। मॉडल ID को परिभाषित करें uncensored. क्लाइंट कनेक्शन पूल को कुशलता से प्रबंधित करता है। स्ट्रीमिंग या सिंक्रोनस मोड समान रूप से काम करते हैं। रचना को नियंत्रित करने के लिए तापमान जैसे पैरामीटर को समायोजित करें।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unfiltereddeepseek.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 SDK उपयोग

मानक Node SDK का उपयोग करके JavaScript या TypeScript प्रोजेक्ट्स के साथ एकीकरण करें। हमारे सर्वरों की ओर इशारा करने के लिए बेस URL कॉन्फ़िगर करें। यह मौजूदा वर्कफ़्लो के साथ संगतता सुनिश्ित करता है।

SDK साफ कोड के लिए async/await पैटर्न का समर्थन करता है। आप एक साथ कई अनुरोध भेज सकते हैं। टोकन गणना के लिए प्रतिक्रिया वस्तु की निगरानी करें। मॉडल 100,000 टोकन तक लंबे संदर्भों को संभालता है।

Node डेवलपर्स सरल कॉन्फ़िगरेशन की सराहना करते हैं। अतिरिक्त वेप्स की आवश्यकता नहीं है। API संदर्भ कार्यान्वयन की तरह व्यवहार करता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

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

स्ट्रीमिंग और SSE उपयोग

रियल-टाइम आउटपुट को सक्षम करने के लिए सेटिंग करें stream: true. सर्वर प्रत्येक टोकन के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) भेजता है। यह उपयोगकर्ताओं के लिए अनुपस्थित विलंबता को कम करता है।

पूर्ण प्रतिक्रिया को पुनर्स्थापित करने के लिए खंड एकत्र करें। अंतिम खंड में कुल टोकन उपयोग होता है। यह बिलिंग सत्यापन के लिए महत्वपूर्ण है। स्ट्रीमिंग सभी पैरामीटर के साथ काम करती है। तापमान और top-p स्ट्रीम को गतिशील रूप से प्रभावित करते हैं।

कनेक्शन ड्रॉप को सहजता से संभालें। यदि आवश्यक हो तो पुनः कनेक्ट करें। API उच्च संवहन (concurrency) का समर्थन करता है। चंक (chunks) को आने पर ही प्रोसेस करें।

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)

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ

स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए दर सीमाओं का सम्मान करें। आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध भेज सकते हैं। समवर्तिता 8 एक साथ अनुरोधों तक सीमित है। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम रहनी चाहिए।

सामान्य त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401 और रेट लिमिट के लिए 429 शामिल है। कॉन्टेक्स्ट विंडो कुल 100,000 टोकन का समर्थन करती है। आउटपुट 16,000 टोकन पर कैप्ड है। त्रुटियाँ क्रेडिट पर चार्ज नहीं करती हैं। गोपनीयता बनाए रखी जाती है। प्रॉम्प्ट्स को ट्रेनिंग के लिए उपयोग नहीं किया जाता है। मॉडल केवल विशिष्ट किशोर सामग्री को रिफ्यूज करता है।