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DeepSeek api开放平台
通关文牒

这本小册子写给要把 DeepSeek 接进自己产品的人：怎么拿密钥、怎么发请求、怎么算钱、怎么在自己机器上跑，以及怎么用 DeepSeek Harness 复现评测分数。按页翻，遇到问题直接跳到对应那一页。

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DeepSeek API Key 怎么获取

在 DeepSeek api开放平台注册并登录后，进入左侧菜单的 API Keys，点“创建”。给密钥起个能看懂的名字，比如“客服机器人-正式环境”，以后排查用量会方便很多。

密钥只在创建时完整显示一次，关掉弹窗就看不到了。建议立刻存进密码管理器或服务器的环境变量里。

不要把密钥写进前端代码或提交到公开仓库。一旦泄露，马上在控制台删除并重新生成。

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发出第一条请求

接口兼容 OpenAI 的格式。已经在用 OpenAI SDK 的项目，只要改两处：接口地址和模型名。

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的 DEEPSEEK_API_KEY",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",   # 需要推理时改成 deepseek-reasoner
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一名耐心的助手"},
        {"role": "user", "content": "用三句话介绍丝绸之路"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

常用参数

参数	说明
model	`deepseek-chat`（通用）或 `deepseek-reasoner`（深度推理）
messages	对话历史数组，按 system / user / assistant 顺序排列
temperature	0 到 2 之间，越低越稳定。写代码建议 0，写创意文案可调到 1.3 左右
stream	设为 true 时逐字返回，适合聊天界面
max_tokens	限制单次回复的最大长度，防止账单失控

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DeepSeek API 调用价格怎么算

费用 = 输入 Token × 输入单价 + 输出 Token × 输出单价。每次请求返回的 usage 字段里能看到这两个数。

缓存命中更便宜：如果多次请求的开头部分（比如很长的系统提示词）完全一样，重复部分按缓存价计费。
R1 的思维链算输出：推理模型写出的思考过程也计入输出 Token，复杂题目会更贵一些。
余额用完即停：账户余额不足时请求会返回 402，可以在控制台设置余额提醒。

具体单价随版本调整，以控制台“费用”页面公布的为准。

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DeepSeek 本地部署教程

不想让数据出内网，可以下载开源权重自己跑。个人电脑建议从 7B 或 8B 的蒸馏版开始，有 16GB 显存就能流畅运行。

# 安装 Ollama 后，在终端执行
ollama pull deepseek-r1:8b
ollama run deepseek-r1:8b

# 需要对外提供接口时，用 vLLM 启动 OpenAI 兼容服务
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B --port 8000

显存参考

模型	大致显存需求（4bit 量化）
1.5B / 7B	4GB / 6GB，普通笔记本独显即可
14B / 32B	12GB / 24GB，单张消费级显卡
70B	约 48GB，需要两张 24GB 显卡

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用 DeepSeek Harness 复现评测

DeepSeek Harness 把评测拆成三样东西：题集、参数、报告。题集和参数写在一个配置文件里，报告记录每道题的输入、输出、得分和耗时。

# harness.yaml
model: deepseek-reasoner
suites: [math-500, humaneval]
temperature: 0.6
seed: 42
output: reports/

上线新版本前，用同一份配置跑一遍，和上一次的报告逐题对比。分数下降时，直接打开做错的题看思维链，比只盯着总分有用得多。

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常见问题

请求返回 429 是什么意思？

并发或频率超过了账号限制。加上指数退避重试，或在控制台申请提高额度。

能不能不写代码，直接用？

可以，去 DeepSeek网页版入口，浏览器打开就能对话。

deepseek-reasoner 能用函数调用吗？

当前版本支持，但推理模型返回较慢，对实时性要求高的工具链建议用 deepseek-chat。

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