Resumen
- Nuestra API utiliza exactamente el mismo formato que OpenAI, lo que te permite cambiar cambiando solo la URL base y la clave API.
- La facturación es transparente a $0.15 por cada millón de tokens de entrada y $0.50 por cada millón de tokens de salida, sin suscripciones mensuales.
- Los pagos se procesan exclusivamente en cripto (USDT o USDC), garantizando privacidad y eliminando las comisiones de pago tradicionales.
- El modelo maneja hasta 100.000 tokens en el contexto y admite streaming, llamadas de funciones y modo JSON de forma nativa.
¿Qué es la API de deepseek?
La API de DeepSeek es un punto de conexión compatible con OpenAI que procesa entradas de texto y devuelve salidas de texto utilizando un modelo de lenguaje grande. Se adhiere estrictamente al formato estándar de chat-completions, lo que significa que puedes usar el SDK oficial de OpenAI o cualquier biblioteca cliente compatible. Solo necesitas actualizar la URL base y proporcionar tu clave de API para comenzar a enviar solicitudes.
A diferencia de las plataformas oficiales que pueden variar en precios o disponibilidad, este servicio ejecuta un modelo sin censura dedicado en su propia infraestructura. El modelo está ajustado para manejar contenido para adultos, temas de investigación de seguridad y escritura creativa sin denegaciones inesperadas. Soporta streaming mediante Server-Sent Events (SSE) e incluye parámetros estándar como temperatura, top_p y secuencias de parada.
curl https://api.deepseekopenaicompatibleapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the release notes of the last stable build"}]
}'Puedes verificar el ID del modelo consultando el punto de conexión /v1/models. El sistema devuelve un objeto JSON simple que confirma el identificador del modelo como "uncensored". Esto asegura que tu código permanezca limpio y predecible sin necesidad de lógica de enrutamiento compleja o múltiples claves de API para diferentes modelos.
Por qué elegir un LLM sin censura para proyectos NSFW?
Un LLM sin censura elimina las barreras que los modelos estándar utilizan para bloquear temas adultos o controvertidos. Esto es crucial para proyectos que generan ficción, juego de rol o análisis de seguridad donde los rechazos interrumpen la experiencia del usuario. Los modelos estándar suelen rechazar contenido adulto lícito, lo que requiere soluciones alternativas que añaden latencia y complejidad a tu aplicación.
Nuestro modelo permite contenido adulto lícito, incluidas descripciones detalladas y narrativas matizadas. No rechaza basándose en el tema en sí, solo en límites estrictos específicos como contenido sexual que involucra a menores. Esto lo hace ideal para herramientas de escritura creativa, chatbots y plataformas de generación de contenido que necesitan una salida consistente sin ajustes manuales de prompting.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseekopenaicompatibleapi.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)Puedes probar esto enviando una solicitud con un tema que los modelos estándar podrían marcar. La respuesta se devolverá normalmente, permitiendo que tu aplicación maneje el contenido como se pretende. Esta fiabilidad reduce la necesidad de postprocesamiento o lógica de reintento en tu código.
Comparativa de costos: proxy vs. API uncensored directa
Los agregadores de proxy a menudo ocultan las tarifas de enrutamiento recargando el precio base de los tokens. Pueden cobrar una tarifa plana por solicitud o añadir un porcentaje sobre el costo del modelo. Esto dificulta predecir los gastos, especialmente cuando hay picos de tráfico. Las APIs directas como la nuestra muestran el costo exacto por millón de tokens, garantizando transparencia.
Nuestros precios son sencillos: $0.15 por millón de tokens de entrada y $0.50 por millón de tokens de salida. Los errores y las denegaciones son gratuitos, por lo que solo pagas por lo que usas. No hay suscripciones mensuales ni compromisos mínimos. Este modelo beneficia a los usuarios de alto volumen que desean controlar sus gastos sin cargos inesperados.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseekopenaicompatibleapi.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);Puedes calcular tus costos directamente a partir de los recuentos de tokens en la respuesta. Esta claridad te ayuda a presupuestar con precisión y evitar las tarifas ocultas que suelen aparecer en los servicios proxy. El sistema de crédito prepagado asegura que sepas exactamente cuánto tienes disponible antes de cada solicitud.
Desglose de funciones: streaming, herramientas y modo JSON
El streaming mediante SSE te permite recibir los tokens a medida que se generan, reduciendo la latencia percibida para los usuarios. El fragmento final incluye el uso total de tokens, lo que facilita rastrear los costes en tiempo real. Esta función es esencial para interfaces de chat donde la retroalimentación instantánea mejora el compromiso.
La llamada a funciones permite que el modelo devuelva datos estructurados para herramientas externas. Puedes definir herramientas en la solicitud y el modelo generará JSON que coincida con tu esquema. Esto es útil para flujos de trabajo automatizados, extracción de datos y sistemas basados en agentes. El modo JSON fuerza que la salida sea JSON válido, asegurando la compatibilidad con tu analizador.
stream = 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)Puedes combinar streaming con modo JSON para manejar tareas complejas de manera eficiente. El modelo admite parámetros como temperature y seed para reproducibilidad. Estas características hacen que la API sea adecuada tanto para chat casual como para aplicaciones de nivel producción que requieren una estructura fiable.
Opciones de Pago: Cripto vs. Métodos Tradicionales
Aceptamos pagos solo en criptomonedas: USDT en la red TRC20 o USDC en la red Base. Puedes añadir cualquier cantidad entera desde $20 hasta $500. Las cantidades más grandes reciben crédito bonus: +5% desde $50, +10% desde $100 y +15% desde $200.
El crédito nunca caduca, por lo que puedes añadir fondos cuando sea conveniente. No hay tarifas mensuales ni planes de suscripción. Este modelo se adapta a desarrolladores que prefieren la privacidad y desean evitar las tarifas asociadas con los procesadores de pago tradicionales. El proceso es simple: envía la criptomoneda y el crédito aparecerá en tu cuenta.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseekopenaicompatibleapi.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)Puedes registrarte con Google o correo electrónico y contraseña. La clave API se muestra inmediatamente, lo que te permite comenzar a probar sin demora. No se requiere número de teléfono, manteniendo tu información personal al mínimo. Este proceso simplificado asegura que puedas concentrarte en construir tu aplicación en lugar de gestionar los detalles de facturación.
Límites de velocidad y concurrencia
Cada clave de API está limitada a 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. Estos límites garantizan un rendimiento estable para la mayoría de las aplicaciones. Si superas el límite de tasa, recibirás un error 429. Puedes implementar lógica de reintento con retroceso exponencial para manejar estos casos de manera adecuada.
La ventana de contexto admite hasta 100.000 tokens para el prompt y completion combinados. La salida máxima por solicitud es de 16.000 tokens. Si no estableces max_tokens, el valor predeterminado es de 2.048 tokens. Estos límites están diseñados para equilibrar el rendimiento con la eficiencia de costos.
curl https://api.deepseekopenaicompatibleapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the release notes of the last stable build"}]
}'Puedes monitorizar tu uso a través de los encabezados de respuesta o del último fragmento de streaming. Esta transparencia te ayuda a mantenerse dentro de tus límites y evitar interrupciones del servicio. El modelo de una clave por cuenta simplifica la gestión, ya que solo necesitas rastrear una clave por proyecto.
Cómo migrar tu SDK de OpenAI
Migrarse a nuestra API requiere cambiar dos valores en la configuración de tu SDK de OpenAI: la URL base y la clave API. El resto de tu código permanece igual. Esto incluye todas las estructuras de parámetros, manejadores de streaming y lógica de manejo de errores. Puedes cambiar de uno a otro fácilmente si es necesario.
Actualiza la URL base a HTTPS://api.deepseekopenaicompatibleapi.com/v1. Reemplaza tu clave API existente con la de tu cuenta. El ID del modelo es "uncensored". Puedes probar la conexión enviando una solicitud simple de completación de chat. Si devuelve una respuesta, tu migración es exitosa.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseekopenaicompatibleapi.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);Puedes usar las mismas bibliotecas de cliente que usas actualmente para OpenAI. Esto incluye soporte para Python, Node.js y otros idiomas. La compatibilidad garantiza una transición fluida sin reescribir toda tu aplicación. Esto reduce el tiempo de desarrollo y minimiza el riesgo de errores durante el cambio.
