Как использовать API DeepSeek в Cursor: настройка пользовательского базового URL

Краткий ответ

Если вы хотите узнать, как использовать API deepseek в Cursor, процесс одинаков для любого провайдера, совместимого с OpenAI. Откройте настройки моделей Cursor, вставьте API-ключ в поле ключа OpenAI, переопределите базовый URL OpenAI и добавьте имя модели, которую Cursor не знает. Затем выберите эту модель в чате.

Одно уточнение перед началом. Этот сайт — не официальный API DeepSeek. Это размещённый текстовый API, совместимый с OpenAI, работающий на одной модели с открытыми весами, управляемый независимым провайдером и настроенный на ответы без отказов по контенту для законного использования взрослыми. Идентификатор модели — uncensored. Если вам нужен официальный сервис DeepSeek, используйте эндпоинт и ключ самого поставщика. Настройки в Cursor выглядят одинаково в обоих случаях: меняются только три значения.

Перед открытием Cursor: получите и проверьте ключ

Регистрация доступна через Google или по email и паролю. На странице API-ключа есть кнопка в один клик для добавления $0,50 пробного баланса. Он действует 7 дней, не требует привязки карты и доступен один раз на человека. Этого хватит на несколько сотен коротких задач по программированию, чтобы завершить настройку до оплаты. На странице API-ключа описаны все шаги.

Теперь проверьте ключ вне Cursor. Сообщения об ошибках в Cursor краткие, и опечатка в ключе выглядит так же, как неверный URL. Выполните это в терминале:

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."}]
  }'

Вы должны получить ответ в формате JSON с функцией в choices[0].message.content. Вы также можете получить список моделей через GET /v1/models, что является быстрым способом подтвердить, что ключ принят. Если это работает, настройка эндпоинта завершена, и всё остальное — настройка Cursor.

Настройка Cursor шаг за шагом

1. Откройте настройки Cursor и перейдите в раздел Models. В большинстве сборок к нему можно добраться через значок шестерёнки, затем Models.
2. Найдите поле для вашего ключа API OpenAI и вставьте ключ. Cursor может попросить вас проверить его. Проверка может завершиться ошибкой с пользовательским эндпоинтом, поскольку Cursor проверяет ключ по собственному списку моделей. Если это так, продолжайте следующие шаги и судите по тому, работает ли чат.
3. Включите параметр переопределения базового URL OpenAI и введите https://api.deepseekapi.top/v1. Включите /v1 в конце. Не добавляйте /chat/completions; клиентское приложение добавит этот путь само.
4. Используйте кнопку добавления модели и введите uncensored точно, строчными буквами. Включите его в списке моделей.
5. Откройте панель чата, выберите uncensored в выборе модели и отправьте короткий промпт.

Названия меню меняются между выпусками Cursor, поэтому, если метка отличается от указанной выше, ищите те же три вещи: ключ, базовый URL, пользовательская модель. Собственная документация Cursor — место, где можно проверить текущие названия.

Одна настройка, на которую стоит обратить внимание

Cursor хранит одно переопределение базового URL OpenAI. Пока оно включено, каждая модель с именем OpenAI, которую вы используете в Cursor, будет обращаться к новому адресу. Если вы также хотите использовать другой сервис, совместимый с OpenAI, для чего-то еще, отключите переопределение или используйте отдельный профиль.

Что работает с пользовательским эндпоинтом

Пользовательский ключ используется для функций, вызывающих модель чата: панель чата и встроенные правки. Они отправляют стандартный запрос завершения чата, который принимает этот API. Сервис поддерживает потоковую передачу через SSE, поэтому ответы появляются токен за токеном в панели чата, как и у других провайдеров.

Некоторые функции Cursor зависят от собственных моделей и серверов Cursor, например, автодополнение по Tab. Они не переключаются на ваш ключ. Кроме того, Cursor может маршрутизировать запросы через свой бэкенд, прежде чем они достигнут вашего эндпоинта, поэтому проверьте документацию, если для вас важны сетевое расположение или логирование. С нашей стороны промпты не используются для обучения.

Функции в стиле агента полагаются на вызов функций. API поддерживает вызов функций с tools, tool_choice и потоковой передачей tool_calls, с результатами, возвращаемыми как role: "tool". Использует ли данный режим Cursor этот путь с пользовательской моделью, может отличаться в разных версиях, поэтому относитесь к этому как к чему-то, что нужно протестировать на небольшой задаче, прежде чем строить рабочий процесс вокруг этого.

Контекстное окно составляет 100 000 токенов, промпт плюс завершение. Этого достаточно для нескольких файлов одновременно, но Cursor решает, что прикреплять, а большое вложение расходует входные токены при каждом сообщении.

Промпты, хорошо работающие в редакторе

Модель чата в редакторе полезна ровно настолько, насколько полезен контекст, который вы ей предоставляете. Несколько привычек делают заметную разницу с любой моделью за пользовательским эндпоинтом.

• Прикрепляйте только важные файлы. Каждый прикрепленный файл — это входные токены при каждом ходе. Два релевантных файла лучше десяти слабо связанных, как для качества, так и для стоимости.
• Опишите задачу и ограничение. «Переписать эту функцию, чтобы избежать рекурсии, сохраняя сигнатуру» работает лучше, чем «сделать это лучше».
• Запросите ответ в виде небольшого диффа. Если вам нужно небольшое изменение, укажите это. Иначе модель может переписать весь файл, и вы заплатите за выходные токены.
• Начинайте новый чат для каждой задачи. Старые ходы отправляются снова. Чистый чат — это самое дешевое сокращение контекста.

Модель настроена на ответы без отказов по контенту для законного использования взрослыми, поэтому вопросы по безопасности в коде, такие как то, как известный класс уязвимостей работает в вашем собственном коде, как правило, получают прямой ответ, а не предупреждение. Она все еще совершает ошибки, как любая языковая модель. Читайте код, который она дает, и запускайте тесты, прежде чем что-либо коммитить.

Если длинный ответ завис, проверьте раздел лимитов ниже. Два окна редактора, выполняющие потоковую передачу одновременно с пробным ключом, займут оба слота параллельных запросов, а третий запрос будет ждать или вернёт 429.

Сколько это стоит в редакторе

Цена составляет $0,15 за 1 млн входных токенов и $0,50 за 1 млн выходных токенов из предоплаченного баланса. Подписки нет, неудачные или отклоненные запросы не оплачиваются, а баланс не сгорает.

Типичный ход чата в редакторе имеет много ввода (прикрепленный файл плюс история) и короткий ответ. Возьмите 6 000 входных токенов и 700 выходных токенов:

• Ввод: 6 000 × $0,15 / 1 000 000 = $0,0009
• Вывод: 700 × $0,50 / 1 000 000 = $0,00035
• Итого: $0,00125 за ход

При таком объёме 100 ходов стоят $0.125. Долгий рабочий день из 400 ходов стоит $0.50. Входные данные составляют основную часть счёта, когда диалоги разрастаются, потому что Cursor повторно отправляет историю. Начало нового чата при смене задачи — самый простой способ держать это число низким.

Когда вам нужно больше, чем пробный баланс, пополнения — это любая целая сумма от $20 до $500, с бонусом +5% от $50, +10% от $100 и +15% от $200. Вы можете оплатить картой (Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) или криптовалютой (USDT в сети TRC20, USDC в сети Base). Подробности на странице цен.

Устранение неполадок

401 или неверный ключ

Ключ был вставлен с пробелом в конце, или он принадлежит другому сайту. Повторно запустите тест curl с той же строкой. Если curl работает, а Cursor нет, вставьте ключ снова.

404 или модель не найдена

Обычно в базовом URL отсутствует /v1 или есть лишний путь в конце. Имя модели должно быть точно uncensored.

Ответы 429

Полный ключ позволяет 8 параллельных запросов и 300 запросов в минуту. Пробный ключ позволяет 2 параллельных запроса и 60 в минуту. Код ошибки rate_limited означает слишком много запросов в минуту, а concurrency — слишком много одновременно. При временной перегрузке вы также получаете 429 с Retry-After: 5. Потоковый ответ удерживает свой слот до конца потока, поэтому несколько окон редактора, выполняющих потоковую передачу одновременно, могут превысить лимит параллельных запросов на пробном ключе.

Модель отказывается отвечать или уходит не по теме

Модель настроена так, чтобы избегать отказов в выдаче контента для законного использования взрослыми, но это всё равно языковая модель, и она следует вашему промпту. Задайте чёткую системную инструкцию и точную задачу. Жёсткое ограничение: контент сексуального характера с участием несовершеннолетних всегда запрещён.

Документация быстрого старта перечисляет заголовки, возвращаемые в каждом ответе, включая X-Request-Id, который полезно указывать при обращении в поддержку.

Дополнительные руководства

• Как использовать API DeepSeek в SillyTavern: пользовательский эндпоинт
• Пример API DeepSeek на Python: чат, потоковая передача, инструменты
• Ключ API DeepSeek: доступ к API LLM без цензуры