API 빠른 시작 가이드

Base URL 및 인증

기본 URL을 업데이트하고 API 키를 제공하여 기존 OpenAI SDK에 연결하세요. 우리 서비스는 다음 URL에 위치합니다. https://api.deepseekapidiscount.com/v1 표준 Authorization: Bearer 헤더. 키는 생성 직후부터 월 구독료 없이 비검열 모델에 접근할 수 있게 해줍니다. 이 설정을 사용하면 애플리케이션 코드를 OpenAI 표준과 동일하게 유지하면서 엔드포인트만 교체할 수 있습니다.

인증 흐름은 간단합니다. 대시보드에서 키를 생성하고 헤더로 전달합니다. 401 오류는 유효하지 않은 키를 의미하며, 402 오류는 선불 크레딧이 고갈되었음을 의미합니다. 언제든지 USDT 또는 USDC를 통해 크레딧을 추가할 수 있으며, 크레딧은 만료되지 않습니다. 이 선불 모델은 숨겨진 수수료나 티어 제한 없이 실제로 사용한 토큰에 대해서만 지불하도록 보장합니다.

채팅 완료 엔드포인트

첫 요청을 다음으로 보내세요 /v1/chat/completions 모델 ID를 사용하는 엔드포인트입니다 uncensored. 이 엔드포인트는 내장 콘텐츠 모더레이션 없이 텍스트 입력 및 출력 상호작용을 처리합니다. 다음과 같은 매개변수를 사용하여 응답 스타일을 제어할 수 있습니다. temperature 및 top_p. 모델은 100,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여 단일 요청에서 긴 대화 기록이나 문서 처리를 가능하게 합니다. 최대 출력은 요청당 16,000 토큰으로 제한되며, 제한값을 생략할 경우 2,048 토큰입니다.

• 사용 response_format with json_object 구조화된 데이터 출력을 위해.
• 設定 stream: true 실시간 토큰 전달을 위해
• 통과 stop 특정 마커에서 생성을 중단하기 위한 시퀀스.

이 엔드포인트는 API의 핵심으로, 원본 필터링되지 않은 모델 출력이 필요한 개발자를 위해 설계되었습니다. 임베딩이나 이미지 생성을 제공하지 않아 서비스를 집중적이고 비용 효율적으로 유지합니다. 입력 토큰 1M당 $0.15, 출력 토큰 1M당 $0.50에 요금이 부과됩니다. 오류는 크레딧을 소모하지 않으므로 낭비된 자금에 대한 걱정 없이 자유롭게 테스트할 수 있습니다.

스트리밍 및 토큰 사용량

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청 본문에 포함하세요. API는 생성된 각 토큰에 대해 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 스트림의 마지막 청크에는 요청에 대한 전체 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이를 통해 모델이 텍스트를 생성하는 동안 실시간으로 비용을 모니터링할 수 있습니다. 스트리밍은 사용자가 즉각적인 피드백을 기대하는 채팅 인터페이스에 이상적입니다.

토큰 사용량 객체에는 입력 토큰, 출력 토큰 및 때로는 총 토큰이 포함됩니다. 당사 API는 선불 방식이므로 이러한 사용량 수치를 기준으로 남은 크레딧을 추적할 수 있습니다. 스트리밍 중 오류가 발생하더라도 이미 전송된 토큰에 대해서는 요금이 부과되지 않습니다. 이 투명성은 긴 대화 실행 또는 대용량 문서 처리 시 예산을 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 100,000토큰 컨텍스트 윈도우는 잘림 없이 깊은 역사적 컨텍스트를 지원합니다.

함수 호출 및 JSON 모드

에이전트 워크플로우에 API를 통합하기 위해 함수 호출을 사용하세요. 요청에 도구를 정의하세요 tools 매개변수를 사용하고 tool_choice 수신하여 auto 또는 특정 함수 ID입니다. 입력이 외부 작업을 필요로 하는 경우 모델은 도구 호출 객체를 반환합니다. 이 기능은 출력을 엄격한 JSON 스키마로 강제하는 JSON 모드와 함께 작동합니다. response_format이들을 결합하여 견고한 구조화된 데이터 추출이 가능합니다.

함수 호출은 단일 요청에서 여러 도구를 지원합니다. 모델은 입력 컨텍스트를 기반으로 어떤 도구를 사용할지 결정합니다. JSON 모드는 하류 처리를 위해 예측 가능한 데이터 구조가 필요할 때 유용합니다. 두 기능 모두 백만 입력 토큰당 $0.15의 기본 가격으로 제공됩니다. 이러한 유연성은 정밀한 출력 형식이 필요한 복잡한 애플리케이션에 적합한 API를 제공합니다.

제한 사항 및 모범 사례

각 API 키는 분당 300회 요청 및 최대 8개의 동시 요청으로 제한됩니다. 최대 요청 본문 크기는 8MB입니다. 이러한 제한은 모든 사용자에게 공정한 사용량과 안정적인 성능을 보장합니다. 속도 제한을 초과하면 429 오류가 발생합니다. 필요시 새 키를 생성하여 기존 키를 교체할 수 있지만, 계정당 활성 키는 하나만 허용됩니다. 이러한 단순성은 소규모 팀의 관리 부담을 줄여줍니다.

모범 사례에는 설정하기가 포함됩니다. max_tokens 비용을 통제하고 무한 생성을 방지하기 위한 제한입니다. 사용 stop 모델의 장문 생성을 방지하기 위한 시퀀스. 스트리밍 엔드포인트를 통해 토큰 사용량을 모니터링하여 선불 크레딧 범위 내에서 작업을 유지하세요. 크레딧은 만료되지 않으므로 편리할 때 언제든지 충전할 수 있습니다. 무검열 모델은 합법적인 성인 콘텐츠는 거부하지 않지만, 미성년자가 포함된 성 콘텐츠는 차단합니다. 이 엄격한 제한은 계정 등급과 무관하게 적용됩니다.

클라이언트 예시

인기 언어별 코드 스니펫입니다. 공식 OpenAI SDK 또는 호환 가능한 클라이언트를 사용하세요. 다음을 YOUR_API_KEY 생성된 키를 사용합니다. 기본 URL은 https://api.deepseekapidiscount.com/v1이러한 예시는 기본 텍스트 생성 및 스트리밍을 보여줍니다. 채팅, 요약 또는 데이터 추출 등 특정 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다.

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);

스트리밍

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)