DEEPSEEK 开放平台与帮助中心

OPENAI PROTOCOL // TTFT: <150ms

GATEWAY: GLOBAL DISTRIBUTED MESH CACHE: AUTOMATIC 90% OFF SLA: 99.95%

DeepSeek API 开放平台
与开发者帮助中心架构规约

以极简接口直连千亿前沿基座。全面兼容标准 SDK，提供万级稳定并发、1 折缓存特惠以及开源评测套件 DeepSeek Harness。

OPENAI SDK COMPATIBLE

标准接口调用指引

3 行代码完成迁移，无需重新适配第三方客户端库。

PYTHON INTEGRATION

流式自省推理调用

使用官方推荐的 deepseek-reasoner 模型，支持在流式返回中分离提取 reasoning_content 深度思维链字段。

# Python SDK 标准调用 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-deepseek-your-key", base_url="https://api.deepseek.com" ) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-reasoner", messages=[ {"role": "user", "content": "请分析黎曼猜想在密码学中的核心意义？"} ], stream=True ) for chunk in response: if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'reasoning_content'): print(chunk.choices[0].delta.reasoning_content, end="")

INFRASTRUCTURE VISUALIZATION

分布式多活网关集群

全球多节点就近接入，智能会话负载均衡，保障高并发请求下首字返回延迟（TTFT）低至 120ms。

TOKEN PRICING POLICY

透明且普惠的资费标准

全自动 Context Caching 上下文缓存技术，命中部分直接享受 1 折价格优惠。

模型标识 (MODEL)	输入资费 (未命中缓存)	输入资费 (缓存命中 1折)	输出资费 (生成内容)	上下文窗口
deepseek-chat (V3)	¥1.0 / 1M tokens	¥0.1 / 1M tokens	¥2.0 / 1M tokens	128K
deepseek-reasoner (R1)	¥4.0 / 1M tokens	¥1.0 / 1M tokens	¥16.0 / 1M tokens	128K

EVALUATION BENCHMARK

DeepSeek Harness 自动化评测套件

开源可复现的端到端评测流水线，全面量化数理推理与代码工程能力。

STANDARDIZED BENCHMARKS

一键复现学术全量测试指标

DeepSeek Harness 涵盖 AIME 2024、MATH-500、SWE-bench Verified 及 Codeforces 竞技编程测试。支持自定义多分支采样与裁判验证器（Verifier），消除提示词过拟合与数据污染。

# 运行 Harness 自动化评测流水线 $ pip install deepseek-harness $ deepseek-harness evaluate \ --model deepseek-reasoner \ --tasks math500,swe-bench-verified \ --concurrency 32 \ --output ./eval_summary.json

FREQUENTLY ASKED QUESTIONS

开发者高频问题指南

快速排查开发调试、计费抵扣与合规安全中的常见疑问。

1. 如何快速验证 API Key 连通性？

调用 GET /v1/models 端点。若成功返回包含 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 的列表，即代表接口鉴权成功且额度正常。

2. 上下文缓存（Context Caching）如何计费？

系统全自动比对请求的公共前缀，无需开发者在接口中配置特殊 Header。只要前缀命中，计费账单中该部分 Token 将直接按 1 折抵扣。

3. 默认速率与并发配额限制？

开发者账户默认提供 120 RPM 并发。对于需要大规模集群推理的企业客户，可在开发者中心一键提交并发扩容，系统在 15 分钟内动态就绪。

4. 商用接口数据安全承诺

官方严格遵守全球数据隐私安全合规标准，明确承诺不将调用者的商业 Prompt 及生成结果用于任何模型的后续预训练或微调。

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