如何调用deepseek官网API

### 如何调用 DeepSeek 官方 API #### 准备工作 在开始调用 DeepSeek 的 API 前，需要完成一些必要的准备工作。这包括注册账户并获取 API 密钥，以及安装所需的库文件。DeepSeek 提供了一个兼容 OpenAI 的 API 格式，因此可以利用 OpenAI SDK 或其他类似的工具来简化开发流程[^1]。 #### 查看官方接口文档 为了更好地理解 API 功能及其参数设置，建议查阅 DeepSeek 的官方文档。该文档详细描述了每种请求的结构、响应数据格式以及其他注意事项。具体地址为：[DeepSeek API Docs](https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/) [^2]。 以下是基于 Python 和 JavaScript 实现的一个简单示例： --- #### Python 示例代码 下面是一个使用 `requests` 库发送 POST 请求到 DeepSeek API 的例子： ```python import requests def call_deepseek_api(api_key, prompt): url = "https://api.deepseek.cloud/v1/completions" headers = { 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } payload = { "model": "monarch-base", "prompt": prompt, "max_tokens": 50 } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result['choices'][0]['text'] else: raise Exception(f"Error calling API: {response.text}") # 测试函数 if __name__ == "__main__": api_key = "<your-api-key>" prompt = "What is the capital of France?" output = call_deepseek_api(api_key, prompt) print(output) ``` 此脚本定义了一个名为 `call_deepseek_api()` 的函数，它接受两个参数——用户的 API 密钥和输入提示（Prompt）。随后向指定 URL 发送带有适当头部信息与负载体的数据包，并解析返回的结果。 --- #### Node.js 后端实现 对于服务器端应用来说，可能更倾向于采用异步方式处理 HTTP 请求。这里给出一段基于 Express 框架构建的服务端逻辑片段： ```javascript const express = require('express'); const app = express(); app.use(express.json()); // 引入自定义 deepseek 工具模块 const { deepSeekChat } = require('./utils/deepseek'); // 创建路由处理器 router.post('/deepseek', async (req, res) => { try { // 调用封装好的 chat 方法 let data = await deepSeekChat(req.body.contents); // 构造 JSON 格式的回复消息 res.end(JSON.stringify({ traceId: req.traceId, code: 200, data: data })); } catch (error) { console.error(error.message); res.status(500).send({ error: 'Internal Server Error' }); } }); module.exports = router; ``` 上述代码展示了如何创建一个接收客户端提交内容并通过内部方法查询远程服务后再反馈给用户的过程[^3]。 --- #### 注意事项 - **安全性**：永远不要将您的个人凭证硬编码进源码里；考虑环境变量或者专用配置管理方案。 - **错误处理**：实际项目中应该加入更多健壮性的设计比如超时控制、重试机制等。 - **性能优化**：如果频繁操作数据库或其他耗时任务，则需评估是否适合引入缓存策略减少重复劳动。 ---