Jak używać API DeepSeek w Cursor: Konfiguracja niestandardowego Base URL

Krótka odpowiedź

Jeśli chcesz wiedzieć, jak używać API deepseek w Cursor, proces jest taki sam dla każdego dostawcy kompatybilnego z OpenAI. Otwórz ustawienia modeli w Cursor, wklej klucz API w polu klucza OpenAI, nadpisz base URL OpenAI i dodaj nazwę modelu, którego Cursor nie zna. Następnie wybierz ten model w czacie.

Krótkie wyjaśnienie przed rozpoczęciem. Ta strona nie jest oficjalnym API DeepSeek. To hostowane API tekstowe kompatybilne z OpenAI, obsługujące jeden model o otwartych wagach, prowadzone przez niezależnego dostawcę i dostrojone do odpowiadania bez odmów treści dla zgodnego z prawem użytku przez dorosłych. ID modelu to uncensored. Jeśli potrzebujesz oficjalnej usługi DeepSeek, użyj endpointu i klucza samego dostawcy. Ustawienia w Cursor wyglądają identycznie w obu przypadkach: zmieniają się tylko trzy wartości.

Przed otwarciem Cursor: uzyskaj i przetestuj klucz

Rejestracja odbywa się przez Google lub za pomocą adresu e-mail i hasła. Następnie na stronie klucza API znajduje się przycisk dodający $0.50 kredytu próbnego jednym kliknięciem. Obowiązuje on 7 dni, nie wymaga karty i limit wynosi jeden na osobę. To wystarczy na kilka setek krótkich pytań programistycznych, więc ukończysz konfigurację przed wpłatą czegokolwiek. Na stronie klucza znajdziesz opis kroków.

Teraz przetestuj klucz poza Cursor. Komunikaty błędów w Cursor są krótkie, a literówka w kluczu wygląda tak samo jak błędny URL. Uruchom to w terminalu:

Copycurl https://api.deepseekapi.top/v1/chat/completions   -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a Python function that reverses a string."}]
  }'

Powinieneś otrzymać odpowiedź JSON z funkcją w choices[0].message.content. Możesz również wylistować modele za pomocą GET /v1/models, co jest szybkim sposobem na potwierdzenie, że klucz jest akceptowany. Jeśli to zadziała, strona endpointu jest zakończona, a reszta to konfiguracja Cursor.

Konfiguracja Cursor krok po kroku

1. Otwórz ustawienia Cursor i przejdź do sekcji Modele. W większości wersji dostęp do niej uzyskasz za pomocą ikony zębatki, a następnie Modele.
2. Znajdź pole dla swojego klucza API OpenAI i wklej klucz. Cursor może poprosić o jego weryfikację. Weryfikacja może się nie powieść z niestandardowym endpointem, ponieważ Cursor sprawdza klucz przeciwko własnej liście modeli. Jeśli tak, kontynuuj kolejne kroki i oceniaj sukces na podstawie działania czatu.
3. Włącz opcję nadpisania base URL OpenAI i wpisz https://api.deepseekapi.top/v1. Dołącz /v1 na końcu. Nie dodawaj /chat/completions; klient dodaje tę ścieżkę automatycznie.
4. Użyj kontrolki dodawania modelu i wpisz dokładnie uncensored, małymi literami. Włącz go na liście modeli.
5. Otwórz panel czatu, wybierz uncensored w selektorze modeli i wyślij krótki prompt.

Nazwy menu zmieniają się między wersjami Cursor, więc jeśli etykieta różni się od powyższej, szukaj tych trzech rzeczy: klucz, base URL, niestandardowy model. Dokumentacja Cursor to miejsce do sprawdzenia aktualnych nazw.

Ustawienie, na które warto uważać

Cursor przechowuje jedno nadpisanie base URL OpenAI. Gdy jest włączone, każdy model o nazwie OpenAI, którego używasz w Cursor, idzie pod nowy adres. Jeśli chcesz też użyć innej usługi kompatybilnej z OpenAI dla czegoś innego, wyłącz nadpisanie lub użyj osobnego profilu.

Co działa z niestandardowym endpointem

Niestandardowy klucz jest używany do funkcji wywołujących model czatu: panel czatu i edycje inline. Wysyłają one standardowe zapytanie chat completions, które to API akceptuje. Usługa obsługuje strumieniowanie przez SSE, więc odpowiedzi pojawiają się token po tokenie w panelu czatu, tak jak u innych dostawców.

Niektóre funkcje Cursora zależą od własnych modeli i serwerów Cursora, np. uzupełniania kodu klawiszem Tab. Nie przełączą się one na Twój klucz. Ponadto Cursor może kierować zapytania przez własny backend, zanim trafią na Twój endpoint, więc sprawdź dokumentację, jeśli lokalizacja sieci lub logowanie mają dla Ciebie znaczenie. Po naszej stronie prompty nie są używane do trenowania.

Funkcje w stylu agenta polegają na wywoływaniu funkcji. API obsługuje wywoływanie funkcji za pomocą tools, tool_choice i strumieniowanych tool_calls, z wynikami zwracanymi jako role: "tool". To, czy dany tryb Cursora używa tej ścieżki z własnym modelem, może się różnić w zależności od wersji, więc traktuj to jako coś do przetestowania na małym zadaniu przed zbudowaniem wokół tego przepływu pracy.

Okno kontekstu ma 100 000 tokenów, łącznie z promptem i uzupełnieniem. To wystarczająco dużo na kilka plików naraz, ale to Cursor decyduje, co dołączyć, a duże załączniki kosztują tokeny wejściowe przy każdej wiadomości.

Dobre prompty w edytorze

Model czatu w edytorze jest tak przydatny, jak kontekst, który mu podasz. Kilka nawyków sprawia widoczną różnicę przy każdym modelu za niestandardowym endpointem.

• Dołączaj tylko istotne pliki. Każdy dołączony plik to tokeny wejściowe przy każdej turze. Dwa istotne pliki są lepsze od dziesięciu luźno powiązanych, zarówno pod względem jakości, jak i kosztu.
• Określ zadanie i ograniczenie. "Przepisz tę funkcję, aby uniknąć rekurencji, zachowaj sygnaturę" działa lepiej niż "popraw to".
• Poproś o odpowiedź wielkości diffa. Jeśli chcesz drobnej zmiany, napisz o to. W przeciwnym razie model może przepisać cały plik, a Ty zapłacisz za tokeny wyjściowe.
• Rozpoczynaj nowy czat na każde zadanie. Poprzednie tury są wysyłane ponownie. Czysty czat to najtańsze przycinanie kontekstu.

Model jest dostrojony do odpowiadania bez odmów treści dla zgodnego z prawem użytku przez dorosłych, więc pytania programistyczne związane z bezpieczeństwem, np. jak działa znana klasa podatności w Twoim kodzie, mają tendencję do otrzymywania bezpośredniej odpowiedzi zamiast ostrzeżenia. Nadal popełnia błędy jak każdy model językowy. Przeczytaj kod, który podaje, i uruchom testy przed zrobieniem commita czegokolwiek.

Jeśli długa odpowiedź się zawiesi, sprawdź sekcję limitów poniżej. Dwa okna edytora strumieniujące jednocześnie na kluczu próbnym wypełnią oba sloty równoległych zapytań, a trzecie zapytanie będzie czekać lub zwróci błąd 429.

Koszt w edytorze

Cena to $0.15 za 1M tokenów wejściowych i $0.50 za 1M tokenów wyjściowych z przedpłaconego kredytu. Nie ma subskrypcji, nieudane lub odrzucone zapytania nie są rozliczane, a kredyt nigdy nie wygasa.

Typowa tura czatu w edytorze ma dużo danych wejściowych (dołączony plik plus historia) i krótką odpowiedź. Przyjmij 6 000 tokenów wejściowych i 700 tokenów wyjściowych:

• Wejście: 6 000 × $0.15 / 1,000,000 = $0.0009
• Wyjście: 700 × $0.50 / 1,000,000 = $0.00035
• Razem: $0.00125 na turę

Przy takim rozmiarze 100 tur kosztuje $0.125. Długi dzień pracy z 400 turami kosztuje $0.50. Dane wejściowe dominują w rachunku, gdy rozmowy rosną, ponieważ Cursor wysyła historię ponownie. Rozpoczęcie nowego czatu przy zmianie zadania to najłatwiejszy sposób na utrzymanie tej liczby na niskim poziomie.

Kiedy chcesz więcej niż kredyt próbny, doładowania to dowolna kwota całkowita od $20 do $500, z bonusem +5% od $50, +10% od $100 i +15% od $200. Możesz zapłacić kartą (Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) lub kryptowalutami (USDT w sieci TRC20, USDC na Base). Szczegóły znajdziesz na stronie z cenami.

Rozwiązywanie problemów

401 lub nieprawidłowy klucz

Klucz został wklejony ze spacją na końcu lub należy do innej strony. Uruchom ponownie test curl z tym samym ciągiem. Jeśli curl działa, a Cursor nie, wklej klucz ponownie.

404 lub model nie znaleziony

Zwykle brakuje /v1 w base URL lub ma dodatkową ścieżkę na końcu. Nazwa modelu musi być dokładnie uncensored.

Odpowiedzi 429

Pełny klucz pozwala na 8 równoległych zapytań i 300 zapytań na minutę. Klucz próbny pozwala na 2 równoległe zapytania i 60 na minutę. Kod błędu rate_limited oznacza zbyt wiele zapytań na minutę, a concurrency oznacza zbyt wiele naraz. Przy tymczasowym przeciążeniu otrzymasz również błąd 429 z Retry-After: 5. Strumieniowana odpowiedź trzyma swój slot do końca strumienia, więc kilka okien edytora strumieniujących jednocześnie może przekroczyć limit równoległych zapytań na kluczu próbnym.

Model odmawia lub odchodzi od tematu

Model jest dostrojony tak, aby unikać odmów treści dla zgodnego z prawem użytku przez dorosłych, ale nadal jest to model językowy i podąża za Twoim promptem. Podaj jasną instrukcję systemową i precyzyjne zadanie. Bezwzględnym limitem jest to, że treści seksualne z udziałem nieletnich są zawsze zabronione.

Dokumentacja quickstart wymienia nagłówki zwracane w każdej odpowiedzi, w tym X-Request-Id, który warto podawać przy kontakcie z pomocą techniczną.

Więcej przewodników

• ⟦a0⟾Jak używać API DeepSeek w SillyTavern: niestandardowy endpoint/a0⟾
• ⟦a0⟾Przykład API DeepSeek w Pythonie: czat, strumieniowanie, narzędzia/a0⟾
• ⟦a0⟾Klucz API DeepSeek: dostęp do API LLM bez cenzury/a0⟾