DeepSeek Legacy Reasoning Plan API নির্দেশিকা

প্রকাশিত DeepSeek Legacy Reasoning Plan মডেল

উপলভ্য হলে চালু মডেল রেজিস্ট্রি থেকে নাম, হুবহু রাউটিং শনাক্তকারী, সংস্করণ ও inference অবস্থা দেখানো হয়। শনাক্তকারী ফাঁকা মানে ক্যাটালগ রাউটিং মান প্রকাশ করেনি; মডেলের নাম থেকে তা বানাবেন না।

ডেভেলপার

DeepSeek

নতুন গ্রাহকের অ্যাক্সেস

শুধু বিদ্যমান গ্রাহকদের জন্য

শুধু বিদ্যমান গ্রাহকদের জন্য

প্রথম অনুরোধ পাঠান

নিচের বেস URL-এ HTTPS অনুরোধ পাঠান। OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ টেক্সট chat-এর জন্য POST /chat/completions অথবা Claude Messages-এর জন্য POST /messages ব্যবহার করুন। মডেল কর্মক্ষেত্রে প্রোটোকল বেছে নিয়ে তার সঠিক URL ও JSON বিন্যাস ব্যবহার করুন।

API বেস URL: https://fusionpointai.com/api/v1

আপনার অ্যাকাউন্টের API key সেটিংস থেকে গ্রাহক API key তৈরি বা পরিচালনা করুন। Bearer token হিসেবে পাঠান এবং বিশ্বস্ত সার্ভারে রাখুন; ব্রাউজার কোড, source control বা প্রকাশ্য log-এ রাখবেন না।

Key-তে ai:inference scope এবং সংশ্লিষ্ট গ্রাহক সাবস্ক্রিপশনে অ্যাক্সেস থাকতে হবে। প্রকাশ্য API key অ্যাকাউন্টের পাসওয়ার্ড নয় এবং এটি অন্যকে দেওয়া যাবে না।

এই উদাহরণগুলো নিবন্ধিত JSON chat-completion endpoint এবং OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ Python ও Node.js client ব্যবহার করে। key-টি FUSIONPOINTAI_API_KEY environment variable-এ রাখুন। model-এর মান শুধু ওপরের তালিকায় থাকা হুবহু শনাক্তকারী দিয়ে বদলান।

# Install the client for your application language.
# Python:
python -m pip install openai
# Node.js:
npm install openai

# Bash: enter the key without storing it in shell history.
read -rs -p 'FusionPointAI API key: ' FUSIONPOINTAI_API_KEY
export FUSIONPOINTAI_API_KEY
printf '\n'
# After finishing:
# unset FUSIONPOINTAI_API_KEY

কোনো সক্রিয় রেজিস্ট্রি মডেল শনাক্তকারী বর্তমানে প্রকাশিত নেই। এই ক্যাটালগ থেকে শনাক্তকারী বেছে নেওয়ার পরই উদাহরণের placeholder বদলান।

curl 'https://fusionpointai.com/api/v1/chat/completions' \
  -H "Authorization: Bearer $FUSIONPOINTAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "<MODEL_ID_FROM_CATALOGUE>",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize this in one sentence."
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 300
}'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["FUSIONPOINTAI_API_KEY"],
    base_url="https://fusionpointai.com/api/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="<MODEL_ID_FROM_CATALOGUE>",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this in one sentence."}],
    temperature=0.7,
    max_tokens=300,
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.FUSIONPOINTAI_API_KEY,
  baseURL: "https://fusionpointai.com/api/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "<MODEL_ID_FROM_CATALOGUE>",
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize this in one sentence." }],
  temperature: 0.7,
  max_tokens: 300,
});
console.log(response.choices[0].message.content);

OpenAI · অনুরোধ ও প্রতিক্রিয়ার চুক্তি

Endpoint JSON গ্রহণ করে। বার্তাগুলো ক্রমানুসারে পাঠানো হয়; প্রতিটি বার্তায় সমর্থিত role ও string content থাকে। ঐচ্ছিক generation নিয়ন্ত্রণ নিচের যাচাইসীমার মধ্যে থাকতে হবে। প্রতিক্রিয়া হলো JSON chat.completion object, যাতে choices এবং প্রোভাইডার দিলে token usage থাকে।

প্রতিক্রিয়ার কাঠামো

সফল প্রতিক্রিয়ায় id, object (chat.completion), created, model ও choices থাকে। একটি choice-এ index, assistant message ও finish_reason থাকে। usage-এ token-এর সংখ্যা ফেরত আসতে পারে। Gateway যাচাই পাস হলেও প্রোভাইডারভেদে সীমা প্রযোজ্য হতে পারে।

{
    "id": "chatcmpl_example",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1700000000,
    "model": "<MODEL_ID_FROM_CATALOGUE>",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "A concise summary of the supplied text."
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 12,
        "completion_tokens": 10,
        "total_tokens": 22
    }
}

অ্যাক্সেস, সীমা ও নিরাপদ পরিচালনা

লাইভ গ্রাহক সাবস্ক্রিপশনে অনুরোধ বা token ব্যবহার কোনো কোটার বিপরীতে মাপা হয় না; sandbox key-এর সীমা তাদের প্রকাশিত মাসিক বরাদ্দ। সাবস্ক্রিপশন-সংক্রান্ত এই বক্তব্য মডেল ও upstream-এর প্রযুক্তিগত সীমা থেকে আলাদা।

• মডেলের context window, সর্বোচ্চ আউটপুটের আকার, সমর্থিত অনুরোধ-সুবিধা ও সাময়িক upstream ট্র্যাফিক নিয়ন্ত্রণ ভিন্ন হতে পারে। প্রোডাকশন ট্র্যাফিক পাঠানোর আগে প্রোভাইডার ও মডেলের তথ্য দেখুন।
• প্রযোজ্য throttle পরিচয়প্রতি endpoint-এ মিনিটে 60টি অনুরোধের application throttle আছে। HTTP 429 সাময়িক upstream ট্র্যাফিক নিয়ন্ত্রণও বোঝাতে পারে; ঘনঘন retry না করে বিরতি বাড়িয়ে আবার চেষ্টা করুন।
• HTTPS ব্যবহার করুন, key সার্ভারে রাখুন, প্রয়োজনীয় inference scope-টুকুই দিন এবং key প্রকাশিত হয়ে থাকতে পারে মনে হলে দ্রুত বাতিল করুন।
• Chat Completions-এ সিঙ্ক্রোনাস টেক্সট সমর্থিত। নির্বাচিত মডেল অনুমতি দিলে Claude Messages-এ native content block, tool ও SSE আলাদাভাবে সমর্থিত। অন্য প্রোভাইডার endpoint এই চুক্তির অন্তর্ভুক্ত নয়।

প্রোভাইডার অ্যাক্সেস ও অ্যাকাউন্টের শর্ত

ai:inference scope-সহ এবং এই সেবায় অ্যাক্সেস থাকা অ্যাকাউন্টের গ্রাহক API key দিয়ে অথেনটিকেট করুন। নতুন গ্রাহক নেওয়া হচ্ছে কি না ক্যাটালগে জানানো হয়। এটি অ্যাক্সেস দেয় না, সাবস্ক্রিপশন তৈরি করে না বা অ্যাকাউন্ট ও key-এর অনুমতি অতিক্রম করে না।

ত্রুটি ও সমস্যা সমাধান

Endpoint-এর যাচাই ব্যর্থতা ও ব্যবহার-অযোগ্য প্রোভাইডার ফলাফলে message, type ও code-সহ JSON error object ফেরে; যাচাই ব্যর্থতায় field-এর বিবরণও থাকতে পারে। সহায়তার টিকিটে API key বা ব্যক্তিগত prompt দেবেন না।

Chat operation-এ অনুরোধ যাচাই ও প্রোভাইডার ব্যর্থতা error object-এ ফেরে। অথেনটিকেশন, scope ও throttle middleware-এর প্রতিক্রিয়ায় ওপরের স্তরে message field থাকতে পারে। Status ও response body একসঙ্গে যাচাই করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা