DeepSeek लेगेसी रीजनिंग प्लान API मार्गदर्शिका

प्रकाशित DeepSeek लेगेसी रीजनिंग प्लान मॉडल

सक्षम मॉडल रजिस्ट्री उपलब्ध हो तो वहाँ से नाम, सटीक रूटिंग पहचानकर्ता, संस्करण और inference स्थिति सूचीबद्ध होते हैं। खाली पहचानकर्ता का मतलब है कि कैटलॉग ने रूटिंग मान प्रकाशित नहीं किया है; मॉडल के नाम से ऐसा मान न बनाएँ।

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केवल मौजूदा ग्राहकों के लिए

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अपना पहला अनुरोध भेजें

नीचे दिए आधार URL पर HTTPS अनुरोध भेजें। OpenAI-संगत text chat के लिए POST /chat/completions या Claude Messages के लिए POST /messages उपयोग करें। मॉडल API के उदाहरण वाले पृष्ठ पर प्रोटोकॉल चुनें और उसका सटीक URL तथा JSON स्वरूप अपनाएँ।

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

अपने खाते की API key सेटिंग से ग्राहक API कुंजी बनाएँ या प्रबंधित करें। इसे bearer token के रूप में भेजें और भरोसेमंद सर्वर पर रखें; ब्राउज़र कोड, source control या सार्वजनिक लॉग में न रखें।

कुंजी में ai:inference scope और संबंधित ग्राहक सदस्यता तक पहुँच होनी चाहिए। सार्वजनिक API कुंजी खाते का पासवर्ड नहीं है, लेकिन इसे किसी से साझा नहीं करना चाहिए।

इन उदाहरणों में पंजीकृत JSON chat-completion एंडपॉइंट और OpenAI-संगत Python तथा Node.js क्लाइंट इस्तेमाल होते हैं। कुंजी को FUSIONPOINTAI_API_KEY परिवेश चर में रखें। मॉडल मान को केवल ऊपर सूचीबद्ध सटीक पहचानकर्ता से बदलें।

# 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

सक्रिय रजिस्ट्री में अभी कोई मॉडल पहचानकर्ता प्रकाशित नहीं है। उदाहरण में दिए placeholder को तभी बदलें जब इस कैटलॉग से पहचानकर्ता चुन लें।

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 · अनुरोध और उत्तर का अनुबंध

एंडपॉइंट JSON स्वीकार करता है। संदेश क्रम से भेजे जाते हैं; हर संदेश की भूमिका समर्थित होनी चाहिए और उसकी सामग्री string होनी चाहिए। वैकल्पिक उत्तर तैयार करने के नियंत्रण नीचे दी गई सत्यापन सीमाओं में रहें। उत्तर JSON chat.completion object होता है, जिसमें choices और प्रदाता द्वारा लौटाए जाने पर token usage शामिल होता है।

उत्तर का स्वरूप

सफल उत्तर में id, object (chat.completion), created, model और choices होते हैं। हर choice में उसका index, assistant message और finish_reason होता है। usage में token की गिनती लौटाई जा सकती है। गेटवे सत्यापन में अनुरोध स्वीकार होने पर भी प्रदाता-विशिष्ट सीमाएँ लागू हो सकती हैं।

{
    "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
    }
}

पहुँच, सीमाएँ और सुरक्षित संचालन

लाइव ग्राहक सदस्यताओं में अनुरोध या token उपयोग को कोटा के विरुद्ध नहीं गिना जाता; sandbox कुंजियों पर उनकी प्रकाशित मासिक सीमा लागू होती है। सदस्यता के बारे में यह जानकारी मॉडल और upstream की तकनीकी सीमाओं से अलग है।

• मॉडल की संदर्भ सीमा, अधिकतम आउटपुट आकार, समर्थित अनुरोध सुविधाएँ और प्रदाता के ट्रैफ़िक पर अस्थायी नियंत्रण अलग-अलग हो सकते हैं। उत्पादन के अनुरोध भेजने से पहले प्रदाता और मॉडल की जानकारी जाँचें।
• एंडपॉइंट पर लागू throttle पहचान के अनुसार प्रति मिनट 60 अनुरोधों की एप्लिकेशन सीमा है। HTTP 429 अस्थायी upstream ट्रैफ़िक नियंत्रण भी दर्शा सकता है; लगातार तेज़ी से दोबारा प्रयास करने के बजाय अंतराल बढ़ाते हुए retry करें।
• HTTPS इस्तेमाल करें, कुंजियाँ सर्वर पर रखें, केवल आवश्यक inference scope दें और कुंजी उजागर होने की आशंका हो तो तुरंत रद्द करें।
• Chat Completions समकालिक पाठ-आधारित उत्तर देता है। चुने गए मॉडल के समर्थन के अनुसार Claude Messages में मूल सामग्री ब्लॉक, टूल और SSE अलग से उपलब्ध हैं। प्रदाता के अन्य एंडपॉइंट इन अनुबंधों में शामिल नहीं हैं।

प्रदाता की पहुँच और खाते की ज़रूरतें

ऐसी ग्राहक API कुंजी से प्रमाणीकरण करें जिसमें ai:inference scope हो और जो इस सेवा तक पहुँच वाले खाते से जुड़ी हो। कैटलॉग बताता है कि नए ग्राहकों को अभी अनुमति है या नहीं। इससे पहुँच नहीं मिलती, सदस्यता नहीं बनती और खाते या कुंजी की अनुमतियाँ नहीं बदलतीं।

त्रुटियाँ और समस्या निवारण

एंडपॉइंट से लौटाई गई सत्यापन विफलताओं और अनुपयोगी प्रदाता परिणामों में message, type और code वाला JSON त्रुटि ऑब्जेक्ट होता है; सत्यापन विफलता में फ़ील्ड विवरण भी हो सकते हैं। सहायता टिकट में API कुंजी या निजी प्रॉम्प्ट सामग्री न भेजें।

chat ऑपरेशन से लौटाई गई अनुरोध सत्यापन और प्रदाता विफलताओं में error object होता है। प्रमाणीकरण, scope और throttle middleware इसके बजाय सबसे ऊपरी स्तर पर message फ़ील्ड लौटा सकते हैं। HTTP स्थिति और response body दोनों देखें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न