API Seedance: Prompts et scripts sur un seul endpoint

Prérequis : Installer le SDK

Avant d'envoyer votre première requête, assurez-vous d'avoir installé le SDK officiel OpenAI pour votre langage préféré. Cette API utilise le protocole standard chat/completions, donc tout client compatible OpenAI fonctionne. Pour Python, installez le package via pip. Pour Node.js, utilisez npm. Vous n'avez besoin que de la bibliothèque cliente ; aucune dépendance supplémentaire n'est requise pour la génération de texte ou l'appel de fonctions.

Authentification : Définir votre clé API

L'authentification est gérée via un simple jeton Bearer. Créez un compte sur la page Obtenir la clé API pour recevoir votre clé unique. Aucune carte bancaire n'est requise pour l'essai. Stockez cette clé dans une variable d'environnement ou le fichier de configuration de votre application. La clé donne accès au modèle sans censure et est liée à votre solde de crédit prépayé. Régénérez la clé à tout moment depuis votre tableau de bord si nécessaire.

Envoi d'une requête de complétion de chat

Effectuez une requête POST vers l'URL de base. Le champ model doit être défini sur uncensored. Incluez votre prompt système pour définir le rôle, et les messages utilisateur pour le contenu. Cet endpoint gère efficacement les tâches de scénarisation, de sous-titrage et de post-traitement de texte.

Copycurl https://api.seedanceapis.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Réponses en streaming pour une sortie en temps réel

Pour les longs scripts ou le sous-titrage en temps réel, activez le streaming en définissant stream: true. L'API retourne un flux Server-Sent Events (SSE) de réponses partielles. Cela permet à votre application d'afficher le texte au fur et à mesure de sa génération, améliorant la latence perçue. Gérez les segments du flux dans votre SDK pour mettre à jour l'interface utilisateur de manière incrémentale.

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)

Utilisation de l'appel de fonctions pour des données structurées

L'API prend en charge l'appel de fonctions pour extraire des données structurées à partir de texte ou générer une sortie JSON. Définissez vos schémas d'outils dans la requête. Le modèle répondra avec des arguments structurés que votre code pourra exécuter. C'est idéal pour les étapes de post-traitement où vous avez besoin de champs spécifiques à partir de scripts générés ou de métadonnées.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Compréhension des limites et quotas

Surveillez les codes de statut HTTP standards. Une erreur 401 signifie que votre clé API est invalide ou expirée. Une erreur 402 indique un crédit prépayé insuffisant ; rechargez pour continuer. Une erreur 429 signale une limite de débit, plafonnée à 300 requêtes par minute par clé. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. Les requêtes dépassant 8 Mo seront rejetées.

Copyimport OpenAI from "openai";

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