DeepSeek jailbreak APIドキュメント

認証とベースURL

ベースURLを https://api.deepseekjailbreak.com/v1 APIキーを Authorization ヘッダー。このエンドポイントは公式のOpenAI SDKおよび互換クライアントと連携します。アカウントごとにアクティブなキーは1つのみ付与され、新しいキーを生成すると古いキーは直ちに置き換えられます。Googleまたはメールでサインアップし、電話番号を入力せずにキーを即座に取得できます。

Copycurl https://api.deepseekjailbreak.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how the context window works in this model"}]
  }'

キーを安全に保ってください。キーは前払いクレジットへのフルアクセス権限を持っています。APIは、無効または期限切れのヘッダーを含むリクエストを標準的なHTTPコードで拒否します。

最初のチャットCompletionを送信

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions メッセージとモデルID uncensored. このモデルは法的な成人向け、フィクション、または論争的なトピックに対して拒否なしで応答するようにチューニングされています。オープンウェイトモデルで当社のサーバー上で実行されており、GPTやDeepSeekのプロキシではありません。1つのキーあたり同時に最大8リクエストを送信できます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

各リクエストはプリペイド残高からトークンを消費します。エラーや拒否の場合、請求されません。モデルは、プロンプトと補完を合わせて100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。

ストリーミングレスポンスとトークン使用量

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true Server-Sent Events (SSE) を介してトークンを受信します。これはリアルタイムのUI更新や長文コンテンツの生成に有用です。トークン使用データはストリームの最終チャンクに表示され、コストを正確に追跡できます。ストリーミングは、以下のような標準的なパラメータと互換性があります。 temperature および top_p.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

完全な応答を待つのではなく、即時のフィードバックが必要な場合にこのアプローチを使用してください。APIは部分的なトークンの配信を効率的に処理します。

温度とtop_pの構成

調整 temperature ランダム性を制御し、 top_p ヌクレウスサンプリング用。低い値は出力をより決定論的に、高い値は創造性を高めます。これらのパラメータは、コーディングやクリエイティブライティングなどの特定のタスク向けに検閲なしモデルを微調整するのに役立ちます。また、 seed 再現性のために。

モデルは対応 stop シーケンスおよびペナルティパラメータのような presence_penaltyこれらを使用して、出力の長さや反復を制御します。正確な設定により、実行ごとに一貫した動作を保証します。

関数呼び出しと JSON モードの使用

リクエスト内でツールを定義することで関数呼び出しを有効にします。このモデルは、信頼性の高い連携のために構造化された出力をサポートします。使用 response_format: {"type": "json_object"} JSON出力を強制します。これはデータの解析や構造化された応答の生成に最適です。APIは指定されたスキーマへの厳格な準拠を保証します。

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)

ストリーミングとJSONモードを組み合わせることで、リアルタイムの構造化データを実現します。このセットアップは予測可能なフォーマットを必要とする動的アプリケーションに適しています。常にクライアントコードで出力構造を検証してください。

エラーとレートリミットの処理

無効なキーの場合は401、クレジット不足の場合は402、レートリミット超過の場合は429を処理します。APIはキーあたり1分あたり300リクエストを許可します。最大8つの並列リクエストを送信できます。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。エラーは前払いクレジットを消費しません。

429レスポンスに対して指数関数的バックオフを実装します。サービス中断を避けるためにクレジット残高を監視してください。APIは問題の迅速なデバッグを支援する明確なエラーメッセージを提供します。