API 文件

基礎 URL 與驗證

使用標準 OpenAI 相容端點進行連接。將您的唯一 API 金鑰傳遞至 Authorization 標頭以驗證每次請求。

• 基礎 URL： https://api.unfiltereddeepseek.com/v1
• Auth Header： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

我們的架構優先考慮無訂閱綁定的直接訪問。金鑰授予對無審查模型的即時訪問。無月度費用。僅當模型處理真實 token 時才會產生信用額度扣費。處理過程中的錯誤不會消耗您的餘額。

首次請求

發送簡單的文本完成請求以驗證連線能力。此 cURL 指令示範了接收回應所需的最小載體。

請求目標為 uncensored 模型。系統處理輸入並返回生成的文字。您可以在回應中觀察 token 使用情況。

請確保您的 API 金鑰正確。無效的金鑰會回傳 401 錯誤。缺少信用額度會導致 402 錯誤。

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 集成

使用官方 openai 具有自訂基礎 URL 的 Python 套件。這使您能夠利用現有的客戶端程式碼而無需大幅重構。該函式庫會自動處理序列化和身份驗證。

將基礎 URL 設定為我們的端點。定義模型 ID 為 uncensored. 客戶端有效管理連線池。串流或同步模式運作方式相同。調整溫度等參數以控制創造力。

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 用法

使用標準 Node SDK 將 JavaScript 或 TypeScript 專案進行整合。將基礎 URL 設定為指向我們的伺服器。這可確保與現有工作流程的相容性。

SDK 支援 async/await 模式以撰寫清晰的程式碼。您可以同時發送多個請求。監控回應物件中的 token 計數。該模型支援長達 100,000 個 token 的長上下文。

Node 開發人員欣賞簡潔的配置。無需額外的封裝。API 的行為與參考實現一致。

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);

串流與 SSE 使用

透過設定 stream: true.伺服器為每個 token 傳送 Server-Sent Events (SSE)。這降低了使用者的感知延遲。

收集這些片段以重建完整回應。最後一個片段包含總計的 token 使用量。這對於帳單驗證至關重要。串流傳輸適用於所有參數。Temperature 和 top-p 會動態影響串流傳輸。

優雅地處理連線中斷。如有必要請重新連線。該 API 支援高併發性。請隨資料塊到達即時處理。

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)

限制、錯誤與上下文

請遵守速率限制以確保穩定效能。每支金鑰每分鐘可發送 300 次請求。併發性限制為 8 個同時請求。請求主體必須保持在 8 MB 以下。

常見錯誤包括 401（無效金鑰）和 429（速率限制）。上下文窗口支持總共 100,000 Token。輸出限制為 16,000 Token。錯誤不扣除餘額。隱私得到保護。提示不會用於訓練。模型僅拒絕特定的未成年人內容。