快速上手与端点规范
DeepSeek api开放平台采用与业界标准 OpenAI SDK 100% 兼容的通信协议。开发者只需在现有代码中将 base_url 配置为官方路由，并将模型参数设置为 deepseek-reasoner (R1推理模型) 或 deepseek-chat (V3通用模型)，即可无缝切换接入。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-deepseek-official-key",
base_url="https://api.deepseek.com/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner",
messages=[
{"role": "user", "content": "请推导黎曼几何在相对论测地线方程中的曲率张量形式。"}
],
stream=True
)
for chunk in response:
# 实时捕获显式思维链 (Reasoning Content)
if hasattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content"):
print(chunk.choices[0].delta.reasoning_content, end="", flush=True)
# 接收最终结论正文
if hasattr(chunk.choices[0].delta, "content"):
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
前缀缓存与资费矩阵
为彻底打破长文本与多轮质询的高额算力开销，DeepSeek 独家上线 64-Token 粒度硬盘前缀缓存系统。当连续请求包含相同的前置参考文档、代码工程或系统提示词时，缓存直接命中，资费直降 80% 以上。
| 模型代号 | 上下文窗口 | 输入价格 (命中缓存) | 输入价格 (未命中) | 输出价格 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 (深度推理) | 128,000 Tokens | ¥0.14 / 百万Tokens | ¥1.00 / 百万Tokens | ¥2.19 / 百万Tokens |
| DeepSeek-V3 (通用任务) | 128,000 Tokens | ¥0.14 / 百万Tokens | ¥1.00 / 百万Tokens | ¥2.00 / 百万Tokens |
| DeepSeek-Coder-V2 (代码专家) | 128,000 Tokens | ¥0.14 / 百万Tokens | ¥1.00 / 百万Tokens | ¥2.00 / 百万Tokens |
常见问题与排错手册
在生产环境中如果遇到网络连接抖动或 HTTP 状态码异常，请参考以下标准状态对照表进行快速自查排障：
| 状态码 / 报错 | 触发场景说明 | 官方推荐处置对策 |
|---|---|---|
| 401 Unauthorized | API Key 无效、过期或未正确写入 Authorization Header。 | 在控制台重新生成 API Key，并核对请求头 Bearer sk-... 格式。 |
| 429 Rate Limit Exceeded | 短时间内瞬时并发超出当前账户的 QPS 或 TPM 配额上限。 | 引入指数退避（Exponential Backoff）重试机制，或在后台申请提升并发层级。 |
| 500 Context Overflow | 单次对话请求的总长度（输入+思维链预估）超出了 128,000 Tokens。 | 利用前置摘要策略截断历史不相关会话，或精简注入的原始参考资料篇幅。 |
DeepSeek Harness 离线沙箱客观评测
DeepSeek 坚守学术求真精神。所有开源世界模型均配套全套标准化评估脚手架 Harness。研究人员可在完全隔离的本地环境中对 AIME 2024、MATH-500、SWE-bench Verified、MMLU-Pro 等权威基准进行无盲点双盲复现。
# 克隆官方评估套件并配置隔离沙箱
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness && pip install -e .
# 执行 AIME 2024 纯形式化数理断言检验
python -m harness.evaluate --model deepseek-reasoner --dataset aime2024 --temperature 0.0