DeepSeek Coderユーザー向けクイックスタート

ベースURLと認証

Continue with Googleまたはメールアドレスとパスワードを使用してアカウントを作成することから始めます。APIキーは1つだけ発行され、再生成すると以前のキーは置き換えられます。リクエストは、Authorizationヘッダーにこのキーを含めることで、ベースURL https://api.deepseekcoder.cc/v1 に対して認証されます。このエンドポイントは、テキスト入力を受理し、法的な成人向け利用に対してコンテンツ拒否なしでテキスト出力を返すuncensored モデルを提供します。

最初のリクエスト

接続を確認するために標準的なチャット完了リクエストを送信します。APIはモデルIDにuncensoredを期待し、temperature やtop_p などの標準パラメータを受け入れます。決定論的な出力のためにseed を設定したり、stop シーケンスを定義したりできます。リクエストボディは8 MBを超えてはなりません。

Copycurl https://api.deepseekcoder.cc/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."}]
  }'

レスポンスの構造がOpenAI形式と一致していることを確認してください。エラーが発生した場合は、キーの有効性またはクレジット残高を確認してください。

Python SDK統合

APIと対話するには、公式のopenai Pythonパッケージを使用します。APIキーと特定のベースURLを使用してクライアントを初期化します。このアプローチにより、ロジックの残りの部分を変更せずにベースURLのみを置き換えることができるため、OpenAIを対象とした既存のコードベースとの互換性が確保されます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

クライアントは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。chat.completions.create 呼び出しにpresence_penalty やfrequency_penalty などの追加パラメータを直接渡すことができます。

Node SDK統合

JavaScript環境では、openai パッケージをインストールし、クライアントを同様に構成します。apiKey とbaseURL プロパティを設定します。この方法は、Fetch APIをサポートするNode.jsおよびブラウザベースのアプリケーションとシームレスに動作します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

awaitやPromiseを使用して非同期レスポンスを処理します。SDKは設定に応じてデータをストリーミングしますが、標準的なリクエストでは、モデルが完了を生成し終えた時点でフルレスポンスオブジェクトが返されます。

ストリーミングレスポンス

リクエストにstream: true を設定してストリーミングを有効にします。APIはServer-Sent Events (SSE) を介してデータを返します。各チャンクには部分的な完了が含まれます。トークン使用統計はストリームの最終チャンクのみに含まれます。

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)

各チャンクを処理してUIをリアルタイムで更新します。これは、ユーザーが生成される出力を見ながら進められる長文コード生成に最適です。コンテキストウィンドウにはプロンプトと補完トークンの両方が含まれることを忘れないでください。

制限、エラー、コンテキスト

各APIキーは1分あたり300リクエストと8つの同時リクエストに制限されています。1つのリクエストあたりの最大出力は32,000トークン、またはmax_tokensが未設定の場合は2,048トークンです。総コンテキストウィンドウは100,000トークンです。無効なキーを送信すると、サーバーは401エラーを返します。前払いクレジットが枯渇した場合は、暗号通貨によるチャージが必要な402エラーが発生します。レート制限は429エラーを返します。エラーと拒否はクレジットを消費しません。