DeepSeek V4 API: पाँच मिनट में पहला अनुरोध

प्रमाणीकरण और बेस URL

हमारा API मानक API कुंजी प्रमाणीकरण का उपयोग करता है। आप अपनी ईमेल और पासवर्ड दर्ज करके Get API key पृष्ठ पर तुरंत एक कुंजी जनरेट कर सकते हैं। ट्रायल के लिए क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है, जिसमें 7 दिनों के लिए $0.50 का वैध क्रेडिट शामिल है। एक बार जब आपके पास आपकी कुंजी हो जाए, तो अपने क्लाइंट को हमारे बेस URL के लिए कॉन्फ़िगर करें: https://api.deepseek4api.com/v1।

Authorization हेडर को Bearer YOUR_API_KEY पर सेट करें। यह बेस URL किसी भी OpenAI-संगत SDK के साथ काम करता है। आपके अनुरोधों में आपको जो मॉडल पहचानकर्ता निर्दिष्ट करना है, वह uncensored है। यह सुनिश्चित करता है कि आप किसी वेंडर-विशिष्ट विकल्प के बजाय हमारे ओपन-वेट मॉडल के साथ बातचीत कर रहे हैं जो बिना सेंसर प्रतिक्रियाओं के लिए ट्यून्ड है।

मूल चैट पूर्ति

पाठ उत्पन्न करने के लिए एक मानक चैट पूर्ति अनुरोध भेजें। API role और content फ़ील्ड्स वाली संदेशों की सूची स्वीकार करता है। नीचे एक सरल पाठ क्वेरी प्रदर्शित करने वाला एक मूल cURL उदाहरण दिया गया है। बेस URL और मॉडल ID को समायोजित करके यह किसी भी OpenAI-संगत क्लाइंट के लिए काम करता है।

Copycurl https://api.deepseek4api.com/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."}]
  }'

YOUR_API_KEY को अपनी उत्पन्न कुंजी से बदलें। प्रतिक्रिया में उत्पन्न पाठ के साथ एक मानक choices सरणी होगी। ध्यान दें कि यह एंडपॉइंट फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है, जिससे आप अपने एप्लिकेशन में संरचित आउटपुट एकीकृत कर सकते हैं।

Python SDK एकीकरण

हमारे API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक OpenAI Python SDK का उपयोग करें। हमारे बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करें। मॉडल का नाम uncensored है। यह दृष्टिकोण आपको मौजूदा क्लाइंट कोड बनाए रखने की अनुमति देता है जबकि बैकएंड मॉडल को बदलना।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek4api.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)

सुनिश्चित करें कि आपके पास openai पैकेज इंस्टॉल है। ऊपर दिया गया कोड एक सिंक्रोनस अनुरोध को दर्शाता है। असिंक्रोनous एप्लिकेशन के लिए, आप समान कॉन्फ़िगरेशन के साथ AsyncOpenAI क्लाइंट का उपयोग कर सकते हैं। यह विधि उन बैकएंड सेवाओं के लिए आदर्श है जहाँ आपको विश्वसनीय, नॉन-स्ट्रीमिंग टेक्स्ट जनरेशन की आवश्यकता होती है।

Node SDK उपयोग

Node.js एप्लिकेशन के लिए, openai npm पैकेज का उपयोग करें। हमारी सेवा की ओर इशारा करते baseURL के साथ क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें। मॉडल पहचानकर्ता uncensored ही रहता है।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseek4api.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);

इस सेटअप से आप अपने JavaScript या TypeScript प्रोजेक्ट्स में बिना सेंसर LLM क्षमताओं को एकीकृत कर सकते हैं। SDK JSON सीरियलाइज़ेशन और HTTP अनुरोधों को स्वचालित रूप से संभालता है। यदि आपकी एप्लिकेशन को संरचित डेटा आउटपुट की आवश्यकता है, तो आप इस मूल सेटअप को टूल्स या फ़ंक्शन कॉलिंग शामिल करने के लिए विस्तारित कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

रियल-टाइम पाठ उत्पन्न करने के लिए, अपने क्लाइंट में स्ट्रीमिंग सक्षम करें। अपने अनुरोध पैरामीटर में stream: true सेट करें। API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है, जिससे आप टोकन को उत्पन्न होते ही प्रोसेस कर सकते हैं। इससे अंत-उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवगत विलंबता कम हो जाती है।

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)

अपने कोड में स्ट्रीम इवेंट्स को संभालें ताकि टेक्स्ट को क्रमिक रूप से प्रदर्शित किया जा सके। स्ट्रीमिंग Python और Node SDKs दोनों के साथ काम करती है। सुनिश्चित करें कि जब प्रतिक्रिया पूर्ण हो जाए या यदि कोई त्रुटि हो जाए तो आपका क्लाइंट स्ट्रीम कनेक्शन को उचित रूप से बंद कर दे। यह उन चैट इंटरफ़ेस के लिए आवश्यक है जहाँ तत्कल प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण है।

सीमाएँ, त्रुटियाँ और संदर्भ

API प्रॉम्प्ट और पूर्ति दोनों के लिए 100,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो लागू करता है। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं होनी चाहिए। आपके पास प्रति API कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट की सीमा है। यदि आप इस सीमा को पार करते हैं, तो आपको 429 रेट लिमिट त्रुटि मिलेगी।

प्रमाणीकरण त्रुटियां यदि कुंजी अमान्य है तो 401 लौटाती हैं। बिलिंग त्रुटियां यदि आपका प्रीपेड क्रेडिट खत्म हो गया है तो 402 लौटाती हैं। सब्सक्रिप्शन के विपरीत, हमारे पे-एज-यू क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते। डैशबोर्ड से किसी भी समय अपनी कुंजी पुनः उत्पन्न करें, जो तुरंत पुरानी कुंजी को रद्द कर देती है। यह बिना किसी विराम के सुरक्षित एक्सेस प्रबंधन सुनिश्चित करता है।