DeepSeek 帮助中心01
创建账号与密钥
注册开放平台账号，在控制台生成 API Key，密钥只展示一次，请立即保存。
快速接入
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接口路径与 OpenAI SDK 完全兼容，只需替换 base_url 与模型名两个参数。
用 curl 或任一语言 SDK 发一条对话请求，确认密钥与网络连通。
控制台实时显示 Token 消耗，先跑小流量验证计费口径，再放量。
接口迁移
已有的 OpenAI SDK 代码不需要重写。把 base_url 指向开放平台地址、model 换成对应模型名，其余参数（messages、temperature、stream）保持原样即可。
流式输出走标准 SSE 协议，前端渲染逻辑同样无需改动。推理类请求可附加深度思考参数，返回体中会多出一段推理链字段。
curl https://api.example-base-url/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_KEY" \ -d '{ "model": "deepseek-reasoner", "messages": [ {"role": "user", "content": "整理这份会议纪要"} ] }' # 200 · 返回体含 content 与 reasoning_content
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["DEEPSEEK_KEY"], base_url="https://api.example-base-url/v1" ) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek-reasoner", # 仅改模型名 messages=[{"role": "user", "content": "给出三步接入清单"}] ) print(resp.choices[0].message.content)
计费说明
以下为口径示例，实际费率以开放平台控制台公示为准。计费只算输入与输出 Token，不收并发费与月费。
| 能力档位 | 输入计费 | 输出计费 | 缓存命中输入 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 对话模型 | 低 | 低 | 更优 | 客服问答、日常整理、批量摘要 |
| 深度推理模型 | 中 | 中 | 更优 | 方案比选、代码推理、数学证明 |
| 长上下文请求 | 随长度递增 | 随长度递增 | 推荐开启 | 整本文档解析与交叉核对 |
系统提示词和固定文档放请求前部，命中缓存后这部分输入按更优价计，批量任务能省下可观成本。
控制台支持按日额度与速率上限双重限制，联调阶段先设小额度，跑通一周再逐步放开。
# 1. 拉取开源权重（示意命令） huggingface-cli download deepseek-ai/model --local-dir ./ckpt # 2. 启动推理服务（按显存选择量化档） vllm serve ./ckpt \ --quantization awq \ --max-model-len 32768 \ --port 8000 # 3. 本机自测 curl http://localhost:8000/v1/models # 返回模型列表即部署成功
本地部署
开源权重支持主流推理框架加载。显存不足时优先考虑量化档位，其次缩短最大上下文长度；两者对输出质量的影响都小于换用更小参数模型。
部署后的服务同样暴露 OpenAI 兼容接口，业务代码在云端 API 与本地服务之间切换时，只改 base_url 一行。
数据敏感场景建议内网隔离部署：模型权重内网分发、日志本地落盘、出网流量只保留模型更新校验。
评测复现
Harness 是开放平台配套的自动化评测流程，用固定数据集与固定脚本验证推理、代码、数学能力，成绩可复现、可对比。
from harness import Suite suite = Suite.load("reasoning-v3") report = suite.run( model="deepseek-reasoner", temperature=0, # 固定随机性 seed=42 ) report.to_json("baseline.json") # 输出与官方基线同构，可直接比对
宣传页上的分数谁都能写，Harness 的价值在于同一份脚本、同一份数据，你自己跑出来的结果可以逐项对上。选型时用它做内部基线，比跑分截图可靠。
评测集覆盖多步推理、代码修复与数学推导三类任务，报告含逐题明细，错题可回溯到具体推理步骤。
常见问题