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URL base y autenticación

Para usar nuestra API, apunta tu cliente a https://api.deepseekapi.top/v1. No necesitas cambiar las rutas de los endpoints; el estándar /v1/chat/completions funciona exactamente como se espera. La autenticación se basa en una única clave de API generada durante el registro. Pasa esta clave en el encabezado Authorization como token Bearer. Si falta o es inválida, el servidor devuelve un error 401. Asegúrate de configurar correctamente las variables de entorno antes de realizar tu primera petición.

• URL base: https://api.deepseekapi.top/v1
• Encabezado de autenticación: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copiarcurl https://api.deepseekapi.top/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."}]
  }'

Endpoint de chat completions

Nuestra API acepta solicitudes estándar de chat completions. Envía una petición POST a /v1/chat/completions con un ID de modelo de uncensored. El modelo responde a entradas de texto y genera texto sin aplicar los filtros de contenido típicos de DeepSeek oficial u otros proveedores principales. Esto lo hace ideal para escritura creativa, roleplay o procesamiento de datos sin restricciones. Puedes controlar el comportamiento usando parámetros como temperature y top_p. La respuesta incluye el texto generado y estadísticas de uso de tokens.

Recuerda que el modelo no es GPT, Claude ni ningún otro modelo de proveedor. Es un modelo de pesos abiertos independiente ajustado para uso ilimitado y legal. Consulta la página de precios para ver los costos por token.

Copiarfrom openai import OpenAI

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

Integración con SDK de Node.js

Para desarrolladores de Node.js, el proceso es idéntico a las integraciones estándar de OpenAI. Inicializa el cliente con tu URL base y clave de API específicas. Establece el modelo en uncensored en tu configuración. El SDK maneja el ciclo de vida de la petición, incluyendo reintentos y manejo de errores, igual que lo haría con cualquier servicio compatible con OpenAI. Esto te permite reutilizar bases de código existentes con mínima fricción. Asegúrate de usar una versión reciente del paquete npm openai para una compatibilidad total.

La API admite llamadas sincrónicas y asíncronas. Puedes pasar mensajes en el formato de matriz estándar messages. La estructura de la respuesta coincide con la especificación de la API de OpenAI, lo que facilita la migración.

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming

Habilita el streaming estableciendo stream: true en tu petición. La API devuelve un flujo de Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contiene una respuesta parcial, permitiéndote mostrar el texto a medida que se genera. Los datos de uso de tokens se incluyen solo en el último fragmento del flujo, no en cada uno. Este diseño reduce el tamaño de la carga útil mientras proporciona métricas de facturación precisas. No necesitas configurar stream_options especiales para obtener datos de uso; se proporcionan automáticamente al final.

Maneja los eventos del flujo para actualizar tu interfaz de usuario en tiempo real. El flujo termina cuando el modelo completa su respuesta o alcanza un límite.

Copiarstream = 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)

Llamadas a funciones y modo JSON

La API admite llamadas a funciones mediante los parámetros tools y tool_choice. Define tus funciones en la petición y el modelo devolverá llamadas a herramientas estructuradas. También puedes forzar una salida JSON estricta estableciendo response_format en {"type": "json_object"}. Esto es útil para generar datos estructurados sin errores de análisis. El modelo está ajustado para seguir estas instrucciones de forma fiable.

Combina llamadas a funciones con streaming para interacciones dinámicas. La API mantiene el contexto a través de múltiples turnos, permitiendo flujos de trabajo complejos de varios pasos. Asegúrate de que las definiciones de tus funciones sean claras y estén bien estructuradas para obtener los mejores resultados.

Límites, errores y ventana de contexto

Tu ventana de contexto es de 100.000 tokens, combinando prompt y completado. La salida máxima es de 32.000 tokens por petición, o 2.048 si no estableces max_tokens. Los límites de velocidad son de 300 peticiones por minuto y 8 peticiones simultáneas por clave. Si excedes estos límites, recibirás un error 429. Un error 401 indica una clave inválida, mientras que un error 402 significa que se agotó tu crédito prepago. Los errores y rechazos no consumen tokens. Las peticiones están limitadas a un cuerpo de 8 MB. Regístrate con Google o correo electrónico para obtener tu clave inmediatamente.