Início rápido de conclusões de chat sem censura

Configuração de autenticação da URL Base

Direcione seu cliente para o URL base e forneça sua chave no cabeçalho de autorização. O URL base é HTTPS://api.deepseektoken.cc/v1. Você obtém sua chave clicando em "Continuar com o Google" ou inserindo um e-mail e senha na página Obter chave de API. A chave é exibida imediatamente e você deve armazená-la com segurança.

• A autenticação usa o esquema de token Bearer padrão.
• Apenas uma chave ativa existe por conta; gerar uma nova substitui a chave anterior.
• Não é necessária verificação por número de telefone para o cadastro.

Esta configuração funciona com qualquer biblioteca que aceite uma substituição de URL base. Você não precisa modificar a lógica da biblioteca, apenas o objeto de configuração.

Enviando sua primeira solicitação de conclusão de chat

Envie uma solicitação POST para /v1/chat/completions para receber uma resposta de texto. O identificador do modelo é "uncensored". Este modelo responde sem recusas para conteúdo adulto lícito, narrativas fictícias ou tópicos controversos. Não é GPT, Claude ou DeepSeek; é um modelo de pesos abertos ajustado por nós.

Copycurl https://api.deepseektoken.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Count tokens for this payload"}]
  }'

Certifique-se de definir o tipo de conteúdo como application/json. O corpo da requisição contém seu array de mensagens. O sistema retorna um objeto de conclusão com o texto gerado. Se você omitir max_tokens, o limite padrão de saída é de 2,048 tokens. Você pode aumentar isso para até 16,000 tokens por requisição.

Integração do SDK Python

Instale o pacote openai oficial e configure a URL base para apontar para nosso serviço. Passe sua chave de API como o parâmetro api_key. Isso permite que você use exatamente o mesmo código Python que usaria para outros provedores. A biblioteca cuida das solicitações HTTP e da análise de respostas automaticamente.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseektoken.cc/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)

Você pode chamar chat.completions.create com suas mensagens. O objeto de resposta contém o conteúdo gerado. Essa abordagem minimiza o código boilerplate. Você pode alternar entre diferentes clientes facilmente apenas alterando a URL base. O ID do modelo permanece "uncensored" independentemente da versão da biblioteca de cliente que você usa.

Integração do SDK Node

Instale o pacote openai npm e inicialize o cliente com sua URL base e chave. Isso permite que desenvolvedores JavaScript usem os métodos padrão do SDK. O objeto de configuração aceita a URL base personalizada diretamente. Isso garante compatibilidade com aplicativos Node.js existentes.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseektoken.cc/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);

Chame o método chat.completions.create com seu array de mensagens. A resposta fornece o texto gerado no array choices. Este método funciona tanto para contextos síncronos quanto assíncronos. Você pode lidar com erros verificando o código de status da resposta. A biblioteca cliente gerencia as conexões HTTP de forma eficiente.

Respostas em streaming e rastreamento de uso de tokens

Ative o streaming definindo stream como true na sua solicitação. O servidor envia Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) para cada token gerado. Isso permite que você exiba o texto conforme é produzido. O último fragmento contém as estatísticas de uso de tokens. Você pode rastrear as contagens de tokens de entrada e saída a partir desses dados.

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)

O streaming reduz a latência percebida para respostas longas. Você pode analisar o fluxo de dados SSE no seu cliente. O uso de tokens no último bloco fornece dados precisos de faturamento. Erros durante o streaming não cobram tokens de você. Este recurso é essencial para interfaces de chat.

Limites, erros e janela de contexto

A janela de contexto é de 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. Você pode enviar até 16.000 tokens na saída. O limite de tamanho do corpo da solicitação é de 8 MB. Você tem permissão para 300 solicitações por minuto por chave. As solicitações simultâneas são limitadas a 8 ao mesmo tempo.

• 401 indica uma chave de API inválida ou ausente.
• 402 significa que seu crédito pré-pago está esgotado.
• 429 significa que você excedeu o limite de taxa.

O crédito é pré-pago e nunca expira. Erros e recusas são gratuitos. Você pode recarregar com USDT (TRC20) ou USDC (Base). O valor mínimo de recarga é $20. Crédito bônus é aplicado para valores maiores. Comece com o crédito de teste de $0.50 para testar esses limites.