DeepSeek API 集成 - 通过 UniterRouter 访问 DeepSeek V3、DeepSeek Coder 模型。OpenAI 兼容格式，从 ChatGPT 无缝迁移。

DeepSeek API

通过 UniterRouter 使用 OpenAI 兼容 API 格式访问 DeepSeek 模型。DeepSeek 提供强大的推理和编程模型，价格极具竞争力。

DeepSeek-R1：推理模型提供扩展思考能力，具有可见的推理链。

快速开始

curl https://api.uniterouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $UNITEROUTER_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "解释量子计算"}
    ]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.uniterouter.ai/v1",
    api_key="your_uniterouter_api_key",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解释量子计算"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.uniterouter.ai/v1",
  apiKey: process.env.UNITEROUTER_API_KEY,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-chat",
  messages: [
    { role: "user", content: "解释量子计算" }
  ],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

可用模型

模型	描述	上下文	最适合
`deepseek-chat`	通用聊天模型	64K	对话、问答
`deepseek-coder`	代码专用模型	64K	编程、调试
`deepseek-reasoner`	推理模型 (R1)	64K	复杂推理、数学

DeepSeek Reasoner (R1)

DeepSeek Reasoner 模型提供可见的推理链：

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解决：240 的 15% 是多少？"}
    ]
)

# 响应中包含推理过程
print(response.choices[0].message.content)

推理输出

模型的响应包含其推理过程：

让我逐步思考：
1. 15% 意味着 15/100 = 0.15
2. 240 × 0.15 = 36

因此，240 的 15% 是 36。

编程任务

DeepSeek 在编程任务上表现出色：

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-coder",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业程序员。"},
        {"role": "user", "content": "写一个使用记忆化求第 n 个斐波那契数的 Python 函数"}
    ]
)

流式传输

启用流式传输以获取实时响应：

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于 AI 的诗"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

功能特点

长上下文：最高 64K token 上下文窗口
推理能力：具有可见链的扩展思考
代码生成：擅长编写和调试代码
数学能力：强大的数学推理能力
多语言：支持多种语言，包括中文

定价

DeepSeek 模型以极具竞争力的定价闻名。查看模型页面获取当前费率。

DeepSeek