DEVELOPER PLATFORM // REST & HARNESS 2026
deepseek api
探索未至之境 · 100% 兼容 OpenAI 格式的纯强化学习推理 API
PYTHON // OPENAI COMPATIBLE SDK CLIENT
ENDPOINT: api.deepseek.com
# 仅需修改 base_url 与 api_key 即可无缝切换
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-deepseek-official-key",
base_url="https://api.deepseek.com/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner", # 即 DeepSeek-R1 满血长思考模型
messages=[{"role": "user", "content": "请证明黎曼猜想临界带边界分布..."}]
)
print(response.choices[0].message.reasoning_content) # 打印深度思考思维链
print(response.choices[0].message.content) # 打印最终输出
超高并发吞吐架构，企业级高可用保障
DeepSeek API 开放平台针对企业级大模型落地构建，基于 DualPipe 全双工通信与精细化显存池调度。提供原生 64K~128K 超长上下文窗口支撑，支持跨集群负载均衡与 99.99% 的企业级 SLA 服务保障。
深度整合独创的上下文缓存（Context Caching）机制，针对固定系统 Prompt、长代码库及重复知识库检索场景，大幅缩减重复计费。
TOKEN PRICING COMPARISON // 极度亲民的透明定价
百万 Token 输入与输出单价对比，以真实性价比颠覆行业生态
PER 1M TOKENS (CNY / USD)
| 模型型号 / 接入项目 | DeepSeek - 探索未至之境 | 国际主流推理大模型 A | 国内通用商业大模型 B | 传统开源代管 API C |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 输入价格 (未命中缓存) | ¥ 1.00 / 1M | ¥ 18.00 / 1M | ¥ 12.00 / 1M | ¥ 6.00 / 1M |
| DeepSeek-V3 输入价格 (命中缓存) | ¥ 0.10 / 1M | ¥ 4.50 / 1M | ¥ 3.00 / 1M | 无缓存减免 |
| DeepSeek-V3 输出价格 | ¥ 2.00 / 1M | ¥ 72.00 / 1M | ¥ 36.00 / 1M | ¥ 12.00 / 1M |
| DeepSeek-R1 深度思考推理输出 | ¥ 16.00 / 1M | ¥ 430.00 / 1M | ¥ 160.00 / 1M | ¥ 80.00 / 1M |
01. DeepSeek Harness 评测套件
提供完整端到端基准脚本，覆盖 AIME、MATH-500、Codeforces 等榜单代码，透明开源便于同行复现。
02. 私有化部署与蒸馏蒸馏支持
全面开放 DeepSeek-R1-Distill-Qwen/Llama 全系列蒸馏权重，支持国产芯片与企业私有算力池离线运行。
// FUNCTION CALLING
& JSON OUTPUT MODE
& JSON OUTPUT MODE
03. 结构化 JSON 与函数工具调用
原生支持 Function Calling 与严格 JSON Schema 输出约束，便于快速构建 Agent 自主工作流系统。
开发者常见问答与集成指南
Q: DeepSeek API 如何接入？是否兼容 OpenAI SDK？ +
DeepSeek API 格式完全兼容 OpenAI 标准 SDK。开发者只需在已有代码中将 base_url 修改为
https://api.deepseek.com/v1，并将 api_key 替换为在开放平台申请的 DeepSeek API Key 即可零成本平滑迁移。
Q: 什么是 DeepSeek Harness 评测框架？ +
DeepSeek Harness 是官方开源的标准化大模型评测套件，覆盖 MMLU-Pro、AIME 2024、MATH-500、Codeforces 等高难度推理基准，确保全球开发者能够在透明、严谨的客观环境中复现模型得分与工程吞吐表现。
Q: DeepSeek 模型的上下文窗口支持多大？是否支持缓存机制？ +
DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1 均原生支持高达 64K~128K 上下文窗口。平台同时引入 Context Caching 机制，命中缓存的输入 Token 享受高达 90% 的额外折扣，大幅降低长文档问答与 Agent 循环调用的成本。
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