API 快速入门指南

基础 URL 和认证

通过更新 base URL 并提供 API 密钥来连接您现有的 OpenAI SDK。我们的服务位于 https://api.deepseekapidiscount.com/v1 并接受标准 Authorization: Bearer 页眉。您的密钥在创建后立即生效，授予对无审查模型的访问权限，无需月度订阅。此设置允许您替换我们的端点，同时保持应用程序代码与 OpenAI 标准完全相同。

认证流程很简单。您在仪表板上生成密钥并将其作为标头传递。401 错误表示密钥无效，而 402 表示您的预付信用额度已耗尽。您可以随时通过 USDT 或 USDC 充值，您的信用额度永不过期。这种预付模式确保您只为实际使用的令牌付费，没有隐藏费用或层级限制。

聊天完成端点

向 /v1/chat/completions 使用模型 ID uncensored. 此端点处理文本输入和文本输出交互，无任何内置内容审核。您可以使用参数控制响应风格，如 temperature 和 top_p模型支持 100,000 token 的上下文窗口，允许在单次调用中处理大量的对话历史或文档。最大输出限制为每次请求 16,000 token，若省略限制则为 2,048 token。

• 使用 response_format 与 json_object 用于结构化数据输出。
• 设置 stream: true 用于实时 token 交付。
• 通过 stop 序列以在特定标记处终止生成。

该端点是我们的 API 核心，专为需要原始、无过滤模型输出的开发者设计。它不提供嵌入或图像生成，使服务专注且具有成本效益。您每百万输入 token 支付 $0.15，每百万输出 token 支付 $0.50。错误不会消耗您的信用额度，因此您可以自由测试而无需担心浪费资金。

流式传输与 token 使用情况

通过将 stream: true 在您的请求正文中。API 返回包含每个生成 Token 的服务器发送事件 (SSE)。流中的最后一个数据块包含请求的完整 Token 使用统计。这使您能够在模型生成文本时实时监控成本。流式传输非常适合期望即时反馈的聊天界面。

Token 使用对象包括输入 token、输出 token，有时还包括总 token。由于我们的 API 是预付费的，你可以根据这些使用数据跟踪剩余信用。流式传输期间的错误不会收取已发送 token 的费用。这种透明度有助于你有效管理预算，特别是在运行长对话或处理大文档时。100,000 token 的上下文窗口支持深度历史上下文而无需截断。

函数调用与 JSON 模式

使用函数调用将我们的 API 集成到智能体工作流中。在 tools parameter and set tool_choice 到 auto 或特定的函数 ID。如果输入需要外部操作，模型将返回工具调用对象。此功能与 JSON 模式配合使用，后者使用 response_format。您可以结合使用这些功能以实现强大的结构化数据提取。

函数调用支持在单个请求中使用多个工具。模型会根据输入上下文决定使用哪个工具。当需要为下游处理提供可预测的数据结构时，JSON 模式非常有用。这两项功能的基础价格均为每百万输入令牌 $0.15。这种灵活性使我们的 API 适用于需要精确输出格式的复杂应用。

限制和最佳实践

每个 API 密钥每分钟限 300 次请求，并发请求上限为 8 个。最大请求体大小为 8 MB。这些限制确保所有用户都能获得公平的使用体验和稳定的性能。如果超出速率限制，您将收到 429 错误。如有需要，您可以创建新密钥以替换旧密钥，但每个账户只能有一个活跃密钥。这种简化设计降低了小团队的管理开销。

最佳实践包括设置一个 max_tokens 限制以控制成本并避免无限生成。使用 stop 序列以防止模型冗长。通过流式传输端点监控您的令牌用量，以保持在预付费信用额度内。由于信用额度永不过期，您可以在方便时随时充值。无审查模型不会拒绝合法的成人内容，但会阻止涉及未成年人的性内容。此硬性限制适用于您的任何账户层级。

客户端示例

以下是常用语言的代码片段。使用官方 OpenAI SDK 或任何兼容的客户端。替换 YOUR_API_KEY 附带您生成的密钥。基础 URL 为 https://api.deepseekapidiscount.com/v1. 这些示例演示了基本的文本生成和流式传输。您可以根据具体用例（如聊天、摘要或数据提取）对其进行调整。

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);

流式传输

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)