DeepSeek V4 API: 5分で初リクエスト

認証とベースURL

当社の API は標準の API キー認証を使用します。メールアドレスとパスワードを入力してAPI キーの取得ページでキーを即座に生成できます。トライアルにはクレジットカードは不要で、7日間の有効なクレジット $0.50 が含まれます。キーを入手したら、クライアントをベース URL https://api.deepseek4api.com/v1 に設定してください。

Authorization ヘッダーを Bearer YOUR_API_KEY に設定します。このベース URL は OpenAI 互換の SDK すべてで動作します。リクエストで指定する必要があるモデル識別子は uncensored です。これにより、ベンダー固有のバリエーションではなく、制限のない応答向けに調整された当社のオープンウェイトモデルと連携していることを確認できます。

基本的なチャット完了

テキスト生成のために標準のチャット完了リクエストを送信します。API は role と content フィールドを含むメッセージのリストを受け入れます。以下は、単純なテキストクエリを示す基本的な cURL の例です。ベース URL とモデル ID を調整することで、任意の OpenAI 互換クライアントで動作します。

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 を生成したキーに置き換えてください。レスポンスには生成されたテキストを含む標準の choices 配列が含まれます。このエンドポイントはツール/関数呼び出しをサポートしており、構造化された出力をアプリケーションに統合できます。

Python SDK 統合

公式の OpenAI Python SDK を使用して当社の API と対話します。ベース URL と API キーでクライアントを設定します。モデル名は uncensored です。この方法により、バックエンドモデルを変更しながら既存のクライアントコードを維持できます。

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)

openai パッケージがインストールされていることを確認してください。上記のコードは同期リクエストを示しています。非同期アプリケーションでは、同じ設定で AsyncOpenAI クライアントを使用できます。この方法は、ストリーミングなしのテキスト生成が必要なバックエンドサービスに最適です。

Node SDK 使用方法

Node.jsアプリではopenai npmパッケージを使用します。エンドポイントbaseURLを指定してクライアントを初期化し、APIキーを入力します。モデル識別子はuncensoredのままです。

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);

このセットアップにより、JavaScript または TypeScript プロジェクトに無検閲の LLM 機能を統合できます。SDK は JSON シリアライゼーションと HTTP リクエストを自動的に処理します。アプリケーションで構造化データ出力が必要な場合は、この基本的なセットアップを拡張してツールや関数呼び出しを含めることができます。

ストリーミングレスポンス

リアルタイムのテキスト生成には、クライアントでストリーミングを有効にします。リクエストパラメータで stream: true を設定します。API は Server-Sent Events (SSE) を返し、生成されたトークンを処理できます。これにより、エンドユーザーの知覚されるレイテンシが削減されます。

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)

コードでストリームイベントを処理して、テキストを逐次表示します。ストリーミングは Python と Node SDK の両方で動作します。レスポンスが完了したとき、またはエラーが発生したときに、クライアントがストリーム接続を適切に閉じることを確認してください。この機能は、即時フィードバックが重要なチャットインターフェースに不可欠です。

制限、エラー、コンテキスト

API はプロンプトと完了の合計で 100,000 トークン のコンテキストウィンドウを適用します。リクエストボディは 8 MB を超えてはいけません。API キーごとに1分あたり 300 リクエスト の制限があります。この制限を超えると、429 レート制限エラーが発生します。

認証エラーはキーが無効な場合に 401 を返します。課金エラーは前払いクレジットが枯渇している場合に 402 を返します。サブスクリプションとは異なり、従量課金のクレジットは失効しません。ダッシュボードからいつでもキーを再生成でき、古いキーは即時無効になります。これにより、ダウンタイムなしでセキュアなアクセス管理が保証されます。