API क्विकस्टार्ट गाइड

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने मौजूदा OpenAI SDK को बेस यूआरएल अपडेट करके और अपनी API कुंजी प्रदान करके कनेक्ट करें। हमारी सेवा https://api.deepseekapidiscount.com/v1 और मानक को स्वीकार करता है Authorization: Bearer हेडर। आपकी कुंई निर्माण के तुरंत बाद काम करती है, बिना मासिक सदस्यताओं के अनसेंसर्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है। यह सेटअप आपको अपनी एप्लिकेशन कोड को OpenAI मानकों के समान रखते हुए हमारे एंडपॉइंट को स्विप करने की अनुमति देता है।

प्रमाणीकरण प्रवाह सरल है। आप अपने डैशबोर्ड पर एक कुंजी जनरेट करते हैं और इसे एक हेडर के रूप में पास करते हैं। 401 जैसे त्रुटियां एक अमान्य कुंजी को इंगित करती हैं, जबकि 402 का अर्थ है कि आपका प्रीपेड क्रेडिट समाप्त हो गया है। आप किसी भी समय USDT या USDC के माध्यम से टॉप-अप कर सकते हैं, और आपका क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। यह प्रीपेड मॉडल सुनिश्चित करता है कि आप केवल उन टोकन के लिए भुगतान करें जिन्हें आप वास्तव में उपयोग करते हैं, बिना किसी छिपे शुल्क या टियर सीमाओं के।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

अपने पहले अनुरोध को भेजें /v1/chat/completions मॉडल ID का उपयोग करने वाला एंडपॉइंट uncensored. यह एंडपॉइंट टेक्स्ट-इन, टेक्स-आउट इंटरैक्शन को बिना किसी बिल्ट-इन कंटेंट मोडरेशन के हैंडल करता है। आप पैरामीटर्स जैसे temperature और top_p. मॉडल 100,000 टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करता है, जिससे एकल कॉल में व्यापक वार्तालाप इतिहास या दस्तावेज़ प्रसंस्करण की अनुमति मिलती है। अधिकतम आउटपुट प्रति अनुरोध 16,000 टोकन तक सीमित है, या 2,048 यदि आप सीमा छोड़ दें।

• उपयोग करें response_format के साथ json_object संरचित डेटा आउटपुट के लिए।
• सेट करें stream: true रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए।
• पास करें stop सीक्वेंस का उपयोग विशिष्ट मार्कर पर जनरेशन रोकने के लिए।

यह एंडपॉइंट हमारी API का कोर है, जो डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें रॉ, अनफिल्टर्ड मॉडल आउटपुट की आवश्यकता है। यह एम्बेडिंग्स या इमेज जनरेशन प्रदान नहीं करता है, जिससे सेवा फोकस्ड और कॉस्ट-इफेक्टिव रहती है। आप प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए $0.15 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए $0.50 भुगतान करते हैं। एरर्स आपकी क्रेडिट का उपभोग नहीं करते हैं, इसलिए आप बिना पैसों की बर्बादी की चिंता किए मुफ्त में टेस्ट कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग और टोकन उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध बॉडी में। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाती है जिसमें प्रत्येक जनरेटेड टोकन होता है। स्ट्रीम में अंतिम चंक में अनुरोध के लिए पूर्ण टोकन उपयोग सांख्यिकी शामिल होती है। यह आपको मॉडल के टेक्स्ट जनरेट करते समय रियल-टाइम में लागत की निगरानी करने की अनुमति देता है। स्ट्रीमिंग उन चैट इंटरफेस के लिए आदर्श है जहाँ उपयोगकर्ग तत्काल प्रतिक्रिया की उम्मीद करते हैं।

टोकन उपयोग ऑब्जेक्ट में इनपुट टोकन, आउटपुट टोकन और कभी-कभी कुल टोकन शामिल होते हैं। चूंकि हमारी API प्रीपेड है, आप इन उपयोग संख्याओं के खिलाफ अपने शेष क्रेडिट की निगरानी कर सकते हैं। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियों के लिए आपको पहले ही भेजे गए टोकन के लिए चार्ज नहीं किया जाता है। यह पारदर्शिता आपको बड़ी बातचीत चलाते समय या बड़े दस्तावेजों को प्रोसेस करते समय अपने बजट का प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद करती है। 100,000-टोकन संदर्भ विंडो बिना ट्रंकेशन के गहरे ऐतिहासिक संदर्भ का समर्थन करती है।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

एजेंट वर्कफ़्लो में अपनी API को एकीकृत करने के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें। अपने टूल को अनुरोध में परिभाषित करें tools पैरामीटर और सेट करें tool_choice को auto या एक विशिष्ट फंक्शन ID। मॉडल एक टूल कॉल ऑब्जेक्ट लौटाएगा यदि इनपुट बाहरी कार्रवाई की आवश्यकता करता है। यह सुविधा JSON मोड के साथ काम करती है, जो आउटपुट को एक कठोर JSON स्कीमा में मजबूर करता है response_format. आप इनका उपयोग रोबस्ट संरचित डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए जोड़ सकते हैं।

फंक्शन कॉलिंग एक ही अनुरोध में कई टूल्स का समर्थन करती है। मॉडल इनपुट संदर्भ के आधार पर तय करता है कि किस टूल का उपयोग करना है। JSON मोड तब उपयोगी होता है जब आपको डाउनस्ट्रीम प्रोसेसिंग के लिए भविष्यवाणी योग्य डेटा संरचनाओं की आवश्यकता हो। दोनों सुविधाएँ प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.15 की समान बेस कीमत पर उपलब्ध हैं। यह लचीलापन हमारे API को सटीक आउटपुट फॉर्मेटिंग की आवश्यकता वाले जटिल एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त बनाता है।

सीमाएं और सर्वोत्तम प्रथाएं

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 8 समवर्ती अनुरोधों तक सीमित है। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। ये सीमाएं सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उचित उपयोग और स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं। यदि आप रेट लिमिट से अधिक हो जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलेगी। यदि आवश्यक हो तो आप एक पुरानी कुंजी को बदलने के लिए एक नई कुंजी बना सकते हैं, लेकिन एक खाते के लिए केवल एक कुंजी सक्रिय होती है। यह सरलता छोटी टीमों के लिए प्रबंधन ओवरहेड को कम करती है।

सर्वश्रेष्ठ प्रथाएँ सेटिंग्स में शामिल हैं max_tokens लागत को नियंत्रित करने और अनंत उत्पादन से बचने के लिए सीमा। उपयोग करें stop मॉडल के लंबित बोलने से बचने के लिए अनुक्रम। टोकन उपयोग की निगरानी स्ट्रीमिंग एंडपॉइंट के माध्यम से करें ताकि आप अपने प्रीपेड क्रेडिट के भीतर रह सकें। चूंकि क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, आप जब भी सुविधा हो टॉप-अप कर सकते हैं। अनसेंसर्ड मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री को अस्वीकार नहीं करता, लेकिन यह किशोरों से संबंधित यौन सामग्री को ब्लॉक कर देगा। यह कड़ा नियम आपके खाता स्तर से स्वतंत्र है।

क्लाइंट उदाहरण

यहाँ लोकप्रिय भाषाओं के लिए कोड स्निपेट दिए गए हैं। आधिकारिक OpenAI SDKs या किसी संगत क्लाइंट का उपयोग करें। YOUR_API_KEY अपने उत्पन्न कुंजी के साथ। बेस यूआरएल है https://api.deepseekapidiscount.com/v1. ये उदाहरण बुनियादी टेक्स्ट जनरेशन और स्ट्रीमिंग को प्रदर्शित करते हैं। आप इन्हें अपने विशिष्ट उपयोग मामले, चाहे वह चैट हो, सारांश हो, या डेटा एक्सट्रैक्शन, के लिए अनुकूलित कर सकते हैं।

cURL

Copycurl https://api.deepseekapidiscount.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check server status for uptime reliability and latency metrics"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseekapidiscount.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.deepseekapidiscount.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

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)