from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
base_url="https://api.deepseek.com"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner", # 满血版 R1
messages=[
{"role": "user", "content": "推导非凸函数全局极小值边界"}
]
)
DeepSeek api开放平台
内置硬盘级 Context Caching 自动命中技术,无需改动代码即可立享 90% 推理成本减免。
deepseek-chat (缓存命中输入)
¥ 0.14 / 1M Tokens
deepseek-chat (标准输入)
¥ 1.00 / 1M Tokens
deepseek-reasoner (满血版 R1 输入)
¥ 4.00 / 1M Tokens
TRACE 04 // DEEPSEEK HARNESS & INFRA
DeepSeek Harness · 评测底座与私有化方案
DeepSeek Harness 套件
提供零样本与少样本标准化 Prompt 模板,一键校验本地蒸馏模型数学与代码得分。
分布式 KV 缓存走线
多轮长文档问答、Agent 设定前缀自动落盘复用,大幅削减首字延迟 (TTFT)。
DeepSeek - 探索未至之境
支持 vLLM、SGLang、Ollama 等主流推理引擎一键拉起私有化满血或蒸馏实例。
如何获取满血版 R1 的思维链字段?
调用 deepseek-reasoner 模型时,API 响应体中的 reasoning_content 字段即为模型完整的内部长思维链回溯过程。
企业私有化部署推荐什么硬件规格?
32B 蒸馏版仅需单张 24GB 显存消费级显卡即可流畅运行;671B 满血版推荐使用 8×H800 或多机 RDMA 高速互联集群部署。