Guía de integración: clave API de deepseek coder

URL Base y Autenticación

Tu clave de API autentica cada solicitud. Establece la URL base en https://api.deepseekcoderapikey.com/v1 en la configuración de tu cliente. Esta URL gestiona tanto los endpoints de chat completions como models sin requerir segmentos de ruta adicionales. Recibes una única clave por cuenta, y generar una nueva reemplaza la clave anterior inmediatamente.

Almacena la clave en una variable de entorno llamada DEEPSEEK_API_KEY o pásalo directamente a tu cliente SDK. El endpoint acepta encabezados estándar, por lo que puedes cambiar de proveedor cambiando solo la URL base y el valor de la clave. Este enfoque funciona con Cursor, extensiones de VS Code y herramientas de desarrollo local que esperan una interfaz compatible con OpenAI.

La autenticación falla con un estado 401 si falta la clave o no es válida. Usa el

Copycurl https://api.deepseekcoderapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Convert this SQL query to python pandas syntax"}]
  }'

ejemplo para verificar la conectividad antes de integrar en la lógica de tu aplicación.

Endpoint Chat Completions (POST)

Envía mensajes a la POST /v1/chat/completions endpoint usando el ID del modelo uncensored. Este endpoint procesa entrada de texto y devuelve salida de texto, admitiendo respuestas sincrónicas y en streaming. Puedes configurar el comportamiento del modelo usando parámetros como temperatura, top_p y secuencias de parada.

La ventana de contexto permite hasta 100,000 tokens para el prompt y completion combinados. Si no especificas un límite max_tokens, el modelo utiliza por defecto 2,048 tokens por solicitud. Utiliza la

Copyfrom openai import OpenAI

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

fragmento para ver cómo estructurar una solicitud de chat estándar con el SDK oficial de Python de OpenAI.

Errores como crédito insuficiente devuelven un código de estado 402, mientras que las solicitudes malformadas devuelven 400. Revisa el cuerpo de la respuesta para mensajes de error detallados y depura la estructura de tu carga útil rápidamente.

Endpoint de Models (GET)

Consulta los modelos disponibles enviando un GET /v1/models solicitud. Este endpoint devuelve una lista de objetos de modelo, incluyendo el uncensored ID del modelo. Puedes usar este endpoint para verificar que tu clave de API es válida y que el servicio está en línea antes de realizar solicitudes de uso intensivo.

La respuesta incluye metadatos como el ID del modelo, el tipo de objeto y la información de propiedad. Usa estos datos para configurar dinámicamente tu aplicación o para registrar los modelos disponibles con fines de depuración. El endpoint no requiere un cuerpo, solo la cabecera de autenticación estándar.

Integrar esta comprobación en tu secuencia de inicio asegura que tu aplicación falle rápidamente si la API no está disponible. También te ayuda a verificar que la URL base esté configurada correctamente antes de proceder con las completaciones de chat reales.

Respuestas en streaming (SSE)

Habilita el streaming estableciendo el stream parámetro a true en tu solicitud. La API devuelve un flujo de Server-Sent Events (SSE), entregando tokens a medida que se generan. Este enfoque reduce la latencia percibida para asistentes de código y permite actualizaciones de la interfaz de usuario en tiempo real en tu aplicación.

Cada fragmento contiene contenido parcial, y el fragmento final incluye las estadísticas de uso total de tokens. Analiza el flujo SSE cuidadosamente para manejar interrupciones de red y amortiguar tokens parciales. El

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)

ejemplo demuestra cómo manejar la transmisión en JavaScript.

El streaming es ideal para la generación de código de largo formato o explicaciones detalladas. Proporciona una experiencia de usuario más fluida en comparación con esperar a que se complete toda la respuesta. Asegúrate de que tu cliente maneje correctamente el evento de fin de flujo para finalizar la respuesta.

Llamada de Función y Modo JSON

Utiliza la llamada de funciones para permitir que el modelo invoque herramientas externas. Define tus funciones en el tools parameter y especifica el tool_choice para controlar cuándo el modelo las utiliza. La API admite definiciones de herramientas estándar, permitiéndote integrar con tus propios servicios backend.

Para salidas estructuradas, habilita el modo JSON estableciendo response_format para json_object. Esto obliga al modelo a devolver JSON válido, lo cual es útil para analizar datos de configuración o respuestas de API. El

Copyimport OpenAI from "openai";

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

el fragmento muestra cómo configurar el modo JSON en Node.js.

Combina la llamada de funciones con streaming para el uso interactivo de herramientas. El modelo puede invocar múltiples herramientas en un solo turno, permitiendo flujos de trabajo complejos de múltiples pasos. Asegúrate de que tu cliente maneje correctamente la salida de las herramientas para mantener el contexto de la conversación.

Límites de velocidad y restricciones

Tu 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. Si excedes estos límites, la API devuelve un error 429 Too Many Requests. Implementa retroceso exponencial en tu cliente para manejar los límites de velocidad de manera elegante.

Errores como 401 indican una clave inválida, mientras que 402 señala crédito insuficiente. No se emiten reembolsos por el crédito, pero los cargos dobles se pueden resolver a través de la página de Soporte. El crédito nunca caduca, por lo que puedes recargar cuando sea conveniente.

La ventana de contexto de 100,000 tokens se aplica al prompt y la completación totales. Monitorea el uso de tokens para mantenerte dentro del presupuesto. Usa el sistema de crédito prepagado para pagar solo por lo que usas, sin cuotas mensuales ni suscripciones.