DeepSeek API Guide

Complete DeepSeek API reference. OpenAI-compatible endpoints, thinking mode, pricing tiers, migration from legacy IDs, and code examples in Python, cURL, and Node.js.

DeepSeek API 指南

DeepSeek API 的完整参考 — 从第一次请求到生产部署

DeepSeek API

API 指南

兼容 OpenAI，开发者优先

DeepSeek API 是 OpenAI Chat Completions 的即插即用替代品。使用您现有的工具、SDK 和工作流。只需更改基础 URL 和 API 密钥。

快速开始

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://api.deepseek.com", api_key="your-api-key-here" ) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-flash", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"}, {"role": "user", "content": "用简单的话解释混合专家架构。"} ], max_tokens=1024 ) print(response.choices[0].message.content)

可用模型

deepseek-flash

高性价比

552B 骨干 · 激活 8B / 16B

当前由 V4.1-Flash-1017 服务（默认推荐）

deepseek-v4-pro

前沿

1.6T / 49B 激活

当前（世界知识更强）

deepseek-v4-flash

旧版

名字仍可用，由 V4.1-Flash 服务

2026年9月10日退役

deepseek-v4-flash-vision-exp

旧版

名字仍可用，由 V4.1-Flash 服务

2026年9月10日退役

deepseek-chat

旧版

停用前指向 V4-Flash 非思考

2026年7月24日退役

deepseek-reasoner

旧版

停用前指向 V4-Flash 思考

2026年7月24日退役

思考模式

两个模型都支持可配置推理：thinking 负责开关，reasoning_effort 负责档位。思考模式默认开启，默认强度就是 high。

API 参数

# 启用思考（这就是默认状态） response = client.chat.completions.create( model="deepseek-flash", messages=[...], reasoning_effort="high", # "low" / "high" / "max" max_tokens=8192 # 为推理轨迹留出空间 ) # 禁用思考 response = client.chat.completions.create( model="deepseek-flash", messages=[...], extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}} ) # Anthropic 兼容端点用另一种写法 # {"reasoning": {"effort": "none"}} 关闭思考，effort 取 low / high / max

带推理的响应

{ "choices": [{ "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "最终答案...", "reasoning_content": "首先，让我逐步思考这个问题..." }, "finish_reason": "stop" }] }

定价（2026年10月，每百万令牌）

DeepSeek 使用三种令牌桶，每种又分低峰与高峰两档。理解它们对于准确的成本估算至关重要。

输入 — 缓存命中

$0.003 / $0.006

$0.022 / $0.044

稳定前缀（系统提示、工具定义）

输入 — 缓存未命中

$0.15 / $0.30

$0.66 / $1.32

新用户消息、独特前缀

输出

$0.60 / $1.20

$1.98 / $3.96

生成的令牌

每一格分别是「低峰 / 高峰」。高峰时段为周一至周五 01:00–04:00 与 06:00–10:00（UTC），中国法定节假日不计入高峰；周末整段都是低峰，而低峰正好是高峰的一半。并发上限：Flash 2500，V4-Pro 500。最新费率请以官方文档的 Models & Pricing 页为准。

Search / Fetch 接口（2026年10月17日上线）

搜索与网页抓取是两条独立的 API，基于 DeepSeek 自研搜索引擎，按成功请求计费，不走令牌。

接口

价格

做什么

Search

$0.75 / 千次成功请求

按搜索词返回结构化网页结果

Fetch

$0.75 / 千次成功请求

把网页正文抓回来给模型读

请求失败、搜索无结果或超时都不计费。通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 触发的服务端工具调用目前已经会打到这两个接口上，官方说明这段时间免费，2026年11月1日 00:00（北京时间）起开始按次收费。自己搭 RAG 时要把这笔钱单列——它不出现在上面那张令牌价格表里。

迁移指南（旧模型名 → 当前）

DeepSeek 在一年多里换了三次名字。下面是现在仍然成立的对应关系。

# 已停用（2026年7月24日） model="deepseek-chat" model="deepseek-reasoner" # 模型已退役（2026年9月10日），名字暂时还能用 model="deepseek-v4-flash" model="deepseek-v4-flash-vision-exp" # 当前可用的两个名字 model="deepseek-flash" # 当前由 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 服务，支持图像输入 model="deepseek-v4-pro" # DeepSeek-V4-Pro-0813，纯文本

代码示例

Python — 流式 + 思考

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://api.deepseek.com", api_key="your-api-key" ) stream = client.chat.completions.create( model="deepseek-flash", messages=[ {"role": "user", "content": "逐步计算：23 × 45"} ], reasoning_effort="high", stream=True, max_tokens=4096 ) for chunk in stream: if chunk.choices[0].delta.reasoning_content: print(f"[推理] {chunk.choices[0].delta.reasoning_content}") elif chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

cURL — 基本请求

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \ -d '{ "model": "deepseek-flash", "messages": [ {"role": "system", "content": "你是一个编码助手。"}, {"role": "user", "content": "用Python写一个反转链表的函数。"} ], "thinking": {"type": "enabled"}, "reasoning_effort": "high", "max_tokens": 2048 }'

Node.js — 流式

import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseek.com", apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY, }); const stream = await client.chat.completions.create({ model: "deepseek-flash", messages: [{ role: "user", content: "解释量子计算。" }], stream: true, }); for await (const chunk of stream) { process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || ""); }

图像输入 — 只有 deepseek-flash 支持

from openai import OpenAI import base64 client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="your-api-key") with open("screenshot.png", "rb") as f: b64 = base64.b64encode(f.read()).decode() response = client.chat.completions.create( model="deepseek-flash", messages=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "这张截图里的报错是什么意思？"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64," + b64}}, ], }], ) print(response.choices[0].message.content)

支持 JPEG、PNG、GIF、WebP，格式按实际文件内容判断而不是扩展名；单次请求体上限 48 MiB。V4-Pro 不接受图像输入。

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