Python中DeepSeek的调用指南

在 Python 中调用 DeepSeek（如 DeepSeek-V2/V3 等大模型 API），可以通过 HTTP 请求 访问其 API 接口。以下是详细步骤：

1. 获取 DeepSeek API Key

前往 DeepSeek 官方网站注册账号并获取 API Key。

2. 使用 `requests` 调用 DeepSeek API

DeepSeek 提供类似 OpenAI 的 API 接口，你可以用 requests 发送 POST 请求：

示例代码：

import requests

api_key = "your_api_key_here"  # 替换成你的 API Key
url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json",
}

data = {
    "model": "deepseek-chat",  # 或其他可用模型，如 deepseek-coder
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好，介绍一下 DeepSeek 是什么？"}
    ],
    "temperature": 0.7,
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

返回示例：

{
    "id": "chatcmpl-123",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "choices": [{
        "index": 0,
        "message": {
            "role": "assistant",
            "content": "DeepSeek 是深度求索公司推出的 AI 大模型..."
        },
        "finish_reason": "stop"
    }],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 20,
        "completion_tokens": 100,
        "total_tokens": 120
    }
}

3. 使用官方 Python SDK（如果有）

如果 DeepSeek 提供官方 Python SDK（类似 openai 库），可以更简单地调用：

from deepseek_api import DeepSeek

client = DeepSeek(api_key="your_api_key")
response = client.chat_completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好！"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

（如果 DeepSeek 官方发布 SDK，建议查看其官方文档。）

4. 其他方式

使用 openai 兼容库：如果 DeepSeek 的 API 和 OpenAI 兼容，可以尝试：

import openai
openai.api_key = "your_deepseek_api_key"
openai.api_base = "https://api.deepseek.com/v1"  # 替换成 DeepSeek 的 API 地址

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

注意事项

✅ API Key 安全：不要将 API Key 硬编码在代码中，建议使用环境变量（如 os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")）。
📌 查看 API 文档：DeepSeek 的 API 参数（如 max_tokens、stream 等）可能有所不同，请查阅官方文档。
🚀 模型选择：DeepSeek 可能有多个模型（如 deepseek-chat、deepseek-coder），选择适合你需求的模型。

如果 DeepSeek 后续推出更便捷的调用方式（如 pip 安装包），建议关注官方更新！🎉