Riepilogo
- La nostra API utilizza esattamente lo stesso formato di OpenAI, consentendoti di passare cambiando solo l'URL di base e la chiave API.
- I prezzi sono trasparenti a $0.15 per milione di token di input e $0.50 per milione di token di output senza abbonamenti mensili.
- I pagamenti vengono elaborati esclusivamente tramite criptovalute (USDT o USDC), garantendo la privacy ed eliminando le commissioni di pagamento tradizionali.
- Il modello gestisce fino a 100.000 token nel contesto e supporta nativamente lo streaming, la chiamata di funzioni e la modalità JSON.
Cos'è l'API deepseek?
L'API DeepSeek è un endpoint compatibile con OpenAI che elabora input di testo e restituisce output di testo utilizzando un modello linguistico di grandi dimensioni. Si attiene rigorosamente al formato standard chat-completions, il che significa che puoi utilizzare l'SDK ufficiale OpenAI o qualsiasi libreria client compatibile. Devi solo aggiornare l'URL di base e fornire la tua chiave API per iniziare a inviare richieste.
A differenza delle piattaforme ufficiali che possono variare nel prezzo o nella disponibilità, questo servizio esegue un modello uncensored dedicato sulla propria infrastruttura. Il modello è ottimizzato per gestire contenuti per adulti, argomenti di ricerca sulla sicurezza e scrittura creativa senza rifiuti inaspettati. Supporta lo streaming tramite Server-Sent Events (SSE) e include parametri standard come temperatura, top_p e sequenze di stop.
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"}]
}'Puoi verificare l'ID del modello interrogando l'endpoint /v1/models. Il sistema restituisce un semplice oggetto JSON che conferma l'identificatore del modello come "uncensored". Questo garantisce che il tuo codice rimanga pulito e prevedibile senza bisogno di logica di routing complessa o più chiavi API per modelli diversi.
Perché scegliere un LLM senza filtri per progetti NSFW?
Un LLM senza filtri rimuove le barriere che i modelli standard utilizzano per bloccare argomenti adulti o controversi. Questo è fondamentale per i progetti che generano narrativa, role-playing o analisi di sicurezza dove i rifiuti interrompono l'esperienza utente. I modelli standard spesso rifiutano i contenuti adulti legali, richiedendo soluzioni alternative che aggiungono latenza e complessità alla tua applicazione.
Il nostro modello consente l'uso adulto lecito, incluse descrizioni dettagliate e narrazioni sfumate. Non rifiuta in base all'argomento stesso, solo su limiti rigidi specifici come i contenuti sessuali che coinvolgono minori. Questo lo rende ideale per strumenti di scrittura creativa, chatbot e piattaforme di generazione di contenuti che necessitano di output coerenti senza regolazioni manuali dei prompt.
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)Puoi testare questo inviando una richiesta con un argomento che i modelli standard potrebbero bloccare. La risposta verrà restituita normalmente, consentendo alla tua applicazione di gestire il contenuto come previsto. Questa affidabilità riduce la necessità di post-elaborazione o logica di retry nel tuo codice.
Confronto dei costi: proxy vs API uncensored diretta
I proxy aggregatori spesso nascondono le commissioni di instradamento applicando un markup sul prezzo base dei token. Possono addebitare una tariffa fissa per richiesta o aggiungere una percentuale sul costo del modello. Questo rende difficile prevedere le spese, specialmente durante i picchi di traffico. API dirette come la nostra mostrano il costo esatto per milione di token, garantendo trasparenza.
I nostri prezzi sono semplici: $0.15 per milione di token di input e $0.50 per milione di token di output. Errori e rifiuti sono gratuiti, quindi paghi solo ciò che usi. Non ci sono abbonamenti mensili o impegni minimi. Questo modello avvantaggia gli utenti ad alto volume che vogliono controllare le loro spese senza addebiti inaspettati.
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);Puoi calcolare i costi direttamente dai conteggi dei token nella risposta. Questa chiarezza ti aiuta a budgettare con precisione ed evitare le commissioni nascoste che spesso appaiono nei servizi proxy. Il sistema di credito prepagato garantisce che tu sappia esattamente quanto hai a disposizione prima di ogni richiesta.
Panoramica delle funzionalità: streaming, strumenti e modalità JSON
Lo streaming tramite SSE ti permette di ricevere i token man mano che vengono generati, riducendo la latenza percepita per gli utenti. L'ultimo chunk include l'utilizzo totale dei token, rendendo facile tracciare i costi in tempo reale. Questa funzionalità è essenziale per le interfacce chat dove il feedback istantaneo migliora l'engagement.
La chiamata di funzioni consente al modello di restituire dati strutturati per gli strumenti esterni. Puoi definire gli strumenti nella richiesta e il modello produrrà un output JSON che corrisponde al tuo schema. Questo è utile per flussi di lavoro automatizzati, estrazione di dati e sistemi basati su agenti. La modalità JSON forza l'output a essere JSON valido, garantendo la compatibilità con il tuo parser.
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)Puoi combinare lo streaming con la modalità JSON per gestire compiti complessi in modo efficiente. Il modello supporta parametri come temperature e seed per la riproducibilità. Queste funzionalità rendono l'API adatta sia per chat casuali sia per applicazioni di produzione che richiedono una struttura affidabile.
Opzioni di Pagamento: Cripto vs. Metodi Tradizionali
Accettiamo pagamenti esclusivamente in criptovalute: USDT sulla rete TRC20 o USDC sulla rete Base. Puoi effettuare un versamento di qualsiasi importo intero da $20 a $500. Gli importi più cospicci ricevono un credito bonus: +5% da $50, +10% da $100 e +15% da $200.
Il credito non scade mai, quindi puoi aggiungere fondi quando è conveniente. Non ci sono canoni mensili o piani di abbonamento. Questo modello si adatta agli sviluppatori che preferiscono la privacy e vogliono evitare le commissioni associate ai tradizionali processori di pagamento. Il processo è semplice: invia la criptovaluta e il credito apparirà sul tuo account.
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)Puoi registrarti con Google o email e password. La chiave API viene mostrata immediatamente, consentendoti di iniziare a testare senza indugio. Non è richiesto un numero di telefono, mantenendo le tue informazioni personali al minimo. Questo processo semplificato garantisce che tu possa concentrarti sulla creazione della tua applicazione piuttosto che sulla gestione dei dettagli di fatturazione.
Limiti di frequenza e concorrenza
Ogni chiave API è limitata a 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti. La dimensione massima del corpo della richiesta è di 8 MB. Questi limiti garantiscono prestazioni stabili per la maggior parte delle applicazioni. Se superi il limite di frequenza, riceverai un errore 429. Puoi implementare una logica di retry con backoff esponenziale per gestire questi casi in modo elegante.
La finestra di contesto supporta fino a 100.000 token per il prompt e il completamento combinati. L'output massimo per richiesta è di 16.000 token. Se non imposti max_tokens, il valore predefinito è di 2.048 token. Questi limiti sono progettati per bilanciare le prestazioni con l'efficienza dei costi.
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"}]
}'Puoi monitorare l'utilizzo tramite le intestazioni di risposta o l'ultimo chunk di streaming. Questa trasparenza ti aiuta a rimanere entro i limiti ed evitare interruzioni del servizio. Il modello con una chiave per account semplifica la gestione, poiché devi tenere traccia di una sola chiave per progetto.
Come migrare il tuo SDK OpenAI
La migrazione alla nostra API richiede la modifica di due valori nella configurazione del tuo SDK OpenAI: l'URL di base e la chiave API. Il resto del tuo codice rimane invariato. Questo include tutte le strutture dei parametri, i gestori di streaming e la logica di gestione degli errori. Puoi passare da e verso facilmente se necessario.
Aggiorna l'URL di base a HTTPS://api.deepseekopenaicompatibleapi.com/v1. Sostituisci la tua chiave API esistente con quella del tuo account. L'ID del modello è "uncensored". Puoi testare la connessione inviando una semplice richiesta di chat completion. Se restituisce una risposta, la migrazione è riuscita.
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);Puoi utilizzare le stesse librerie client che utilizzi attualmente per OpenAI. Questo include il supporto per Python, Node.js e altri linguaggi. La compatibilità garantisce una transizione fluida senza riscrivere l'intera applicazione. Questo riduce il tempo di sviluppo e minimizza il rischio di bug durante il passaggio.
