Connectez votre client en trois lignes

URL de base et authentification

Notre service est un remplacement prêt à l'emploi des endpoints OpenAI standard. Pour vous authentifier, vous avez besoin d'une clé API, que vous générez instantanément sur la page Obtenir la clé API en utilisant Google ou l'e-mail. Aucune vérification par numéro de téléphone ni carte bancaire n'est requise pour le crédit d'essai initial de 0,50 $.

Configurez votre client pour qu'il pointe vers notre URL de base. Chaque requête doit inclure l'en-tête Authorization: Bearer avec votre clé unique. Cela permet d'acheminer vos prompts vers notre modèle sans censure sans rencontrer de filtres de sécurité externes.

L'URL de base est : https://api.deepseeknsfw.top/v1. Tous les SDK OpenAI standard prennent en charge cette configuration via une simple substitution de base_url. Vous pouvez vérifier votre connexion en listant les modèles disponibles.

Première requête

Envoyez votre première requête de complétion en utilisant l'endpoint /v1/chat/completions. Cet endpoint accepte les messages au format de chat standard. L'ID de modèle à utiliser est uncensored. Ce modèle est un LLM à poids ouverts optimisé pour le contenu adulte et ne refuse pas les sujets licites.

Voici un exemple cURL minimal pour tester la connectivité et recevoir une réponse textuelle. Assurez-vous de remplacer YOUR_API_KEY par la clé générée depuis votre tableau de bord de compte.

Si vous recevez une réponse JSON valide, votre intégration fonctionne. Si vous voyez une erreur 401, vérifiez que votre clé est correcte. Une erreur 402 indique que votre crédit prépayé est épuisé.

Intégration SDK Python

L'utilisation du package Python officiel openai rend l'intégration triviale. Initialisez le client avec notre URL de base et votre clé API. Vous pouvez ensuite appeler chat.completions.create exactement comme vous le feriez pour GPT-4.

Cette approche fonctionne pour tout langage prenant en charge le protocole OpenAI. Le modèle retournera une sortie textuelle basée sur votre prompt. Comme nous ne proposons pas d'embeddings ni de génération d'images, limitez-vous aux tâches de complétion textuelle. Le code ci-dessous illustre une requête synchrone de base.

N'oubliez pas que notre ID de modèle est fixe : uncensored. Vous n'avez pas besoin de sélectionner une version ; l'API sert par défaut les derniers poids sans censure.

Configuration SDK Node.js

Pour les développeurs JavaScript, le package Node.js openai fonctionne de manière identique. Définissez baseURL sur notre endpoint et fournissez votre clé dans le champ apiKey. Cela vous permet d'utiliser le même code client que vous auriez pu utiliser pour d'autres fournisseurs, en modifiant simplement la configuration.

Créez un objet de complétion avec un prompt système et un message utilisateur. La réponse sera disponible dans response.choices[0].message.content. Cette méthode est fiable pour générer du contenu adulte long ou de l'écriture créative sans refus.

L'échantillon de code ci-dessous montre comment instancier le client et envoyer une requête. Assurez-vous que votre environnement prend en charge la version Node.js requise pour le SDK que vous utilisez.

Réponses en streaming

Pour une meilleure expérience utilisateur, activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API retourne un flux Server-Sent Events (SSE). Chaque chunk contient du texte partiel et des informations sur l'utilisation des tokens.

Le streaming est idéal pour les interfaces de chat où vous souhaitez afficher les tokens au fur et à mesure de leur génération. Le dernier chunk du flux contient l'utilisation totale des tokens pour la requête. Cela vous aide à suivre les coûts avec précision, car nous facturons 0,25 $ par 1M de tokens d'entrée et 1,00 $ par 1M de tokens de sortie.

Gérez les erreurs de stream avec élégance. Si la connexion tombe, vous pouvez perdre des tokens partiels. Notre API garantit que les tokens complétés sont facturés correctement même si le stream se termine de manière inattendue.

Limites, erreurs et contexte

Notre API a des limites strictes pour garantir la stabilité. Vous avez droit à 300 requêtes par minute par clé et à 8 requêtes simultanées. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. Si vous dépassez la limite de débit, vous recevrez une erreur 429. Augmentez votre temps d'attente ou réduisez la concurrence.

La fenêtre de contexte fait 100 000 tokens au total (prompt + completion). Le maximum de sortie par requête est de 32 000 tokens, ou 2 048 si vous ne spécifiez pas max_tokens. Les erreurs et les refus sont gratuits, vous pouvez donc tester sans épuiser votre crédit.

Les erreurs courantes incluent 401 (clé invalide), 402 (crédit insuffisant) et 429 (limite de débit). Les remboursements ne sont pas disponibles pour le crédit, mais les erreurs comme les doubles facturations sont corrigées via la page Support. Gardez votre clé en sécurité ; une seule clé est active par compte.

cURL

Copycurl https://api.deepseeknsfw.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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