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第二步：點擊左側菜單中的“API keys”，進入API keys頁面。點擊“創建API key”按鈕。

輸入API key名稱，名稱可以隨便取。

點擊”創建”后會顯示生成的密鑰Key，這里記得先點復制再關閉彈窗，不然沒法查看Key。

（二）獲取 API 接入參數

在接入 DeepSeek API 時，需要配置以下參數：

base_url：https://api.deepseek.com 或 https://api.deepseek.com/v1。
api_key：你在“API Keys”頁面生成的密鑰。
model：deepseek-chat（DeepSeek-V3 默認模型）。

（三）配置模型參數

為了保護 API Key 的安全性，建議將其存儲在環境變量中，而不是直接寫入代碼。以下是兩種常見的配置方法：

方法一：終端中臨時添加環境變量

在終端中輸入以下命令，將 API Key 添加到環境變量中（該方法僅在當前終端會話中有效）：

export api_key="填入你的API Key"

如果希望永久添加環境變量，可以將上述命令添加到 ~/.bashrc 文件中。

在 Python 腳本中，通過以下代碼獲取環境變量中的 API Key：

import os

api_key = os.getenv('api_key')

base_url = "https://api.deepseek.com/v1"

chat_model = "deepseek-chat"

方法二：創建 `.env` 文件

創建一個 .env 文件，并在其中寫入以下內容（記得替換為你的 API Key）：

api_key="your_api_key"

在同一路徑下創建 Python 腳本文件，并在代碼中添加以下內容：

import os

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

api_key = os.getenv('api_key')

base_url = "https://api.deepseek.com/v1"

chat_model = "deepseek-chat"

（四）調用 DeepSeek API

安裝 OpenAI SDK（DeepSeek API 兼容 OpenAI SDK）：

pip3 install openai

使用以下代碼調用 DeepSeek API：

from openai import OpenAI



client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)



response = client.chat.completions.create(

    model=chat_model,

    messages=[

        {"role": "system", "content": "你是一個樂于助人的 AI 助手，能夠幫助用戶解決各種專業問題。"},

        {"role": "user", "content": "你好，介紹下你自己"}

    ],

    stream=False  # 設置為 True 可啟用流式輸出

)



print("Model response:")

print(response.choices[0].message.content)

三、DeepSeek API 的獨特優勢

（一）與 OpenAI 兼容，無縫遷移

DeepSeek API 提供與 OpenAI 相同的 API 格式，無需修改現有代碼，即可平滑過渡至 DeepSeek 平臺。這意味著開發者可以輕松將現有基于 OpenAI 的項目遷移到 DeepSeek，享受更低的成本和更靈活的配置。

（二）支持流式輸出，實時響應

通過設置 stream=True 參數，DeepSeek API 可以實現類似 ChatGPT 的實時響應功能。這對于需要實時交互的應用場景（如在線客服、智能助手等）非常實用，能夠提供更流暢的用戶體驗。

（三）豐富的開發文檔和多語言支持

DeepSeek 提供了詳細的開發文檔，支持 Python、Node.js 和 Curl 等主流開發語言，幫助開發者快速上手。無論你是哪種編程語言的開發者，都能輕松找到適合自己的開發方式。

四、常見問題解答

（一）DeepSeek API 和 OpenAI 有哪些不同？

DeepSeek API 提供與 OpenAI 相同的 API 格式，但更靈活、更具成本效益，同時支持自定義模型和擴展能力。例如，DeepSeek 的 API 調用價格相對較低，且提供了更多自定義選項，適合對成本和靈活性有較高要求的開發者。

（二）如何啟用流式輸出？

在調用 API 時，將 stream 參數設置為 True 即可啟用流式輸出。具體示例代碼如下：

response = client.chat.completions.create(

    model=chat_model,

    messages=[

        {"role": "system", "content": "你是一個樂于助人的 AI 助手，能夠幫助用戶解決各種專業問題。"},

        {"role": "user", "content": "你好，介紹下你自己"}

    ],

    stream=True  # 啟用流式輸出

)

（三）是否支持團隊協作功能？

DeepSeek 平臺支持團隊多用戶管理，便于共享 API Key 和分配調用權限。這對于團隊開發和項目協作非常有幫助，能夠有效提升團隊的開發效率。

五、總結

DeepSeek API 以其強大的功能、靈活的配置和低成本的優勢，成為當前 AI 開發領域的一個熱門選擇。通過本文的詳細介紹，相信你已經掌握了 DeepSeek API 的接入和使用方法。無論你是想搭建一個簡易問答應用，還是開發更復雜的 AI 項目，DeepSeek API 都能為你提供強大的支持。