一、API入门：5分钟快速上手

1. 注册账号 & 获取密钥

1. 打开DeepSeek官网

2. 点击右上角「控制台」→「API密钥」→「创建新密钥」

3. 重点提示：密钥像银行卡密码，千万别上传到GitHub！

2. 你的第一个API请求

import requests

# 替换成你的真实密钥
API_KEY = "sk-你的密钥"

# 最简单的对话请求
response = requests.post(
    url="https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "用Python写个斐波那契数列生成器"}
        ]
    }
)

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

输出结果：

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# 示例：打印前10项
print(list(fibonacci(10)))  # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

二、API核心功能全解析

1. 模型选择指南

模型名称	适用场景	价格（每百万token）
deepseek-chat	通用对话、文案生成	$0.01
deepseek-coder	代码生成/解释	$0.015
deepseek-math	数学推理、公式推导	$0.02

代码示例：指定模型和参数

response = requests.post(
    # ...其他参数同上...
    json={
        "model": "deepseek-coder",
        "temperature": 0.3,  # 控制创意度（0-1）
        "max_tokens": 512,   # 限制响应长度
        "stop": ["\n\n"]     # 遇到两个换行时停止
    }
)

2. 流式传输：实时获取结果

# 启用流式响应
response = requests.post(
    # ...其他参数同上...
    json={
        "stream": True  # 关键参数！
    },
    stream=True
)

# 逐块处理结果
for chunk in response.iter_lines():
    if chunk:
        data = chunk.decode("utf-8").replace("data: ", "")
        if "[DONE]" not in data:
            print(json.loads(data)["choices"][0]["delta"]["content"], end="", flush=True)

效果：像ChatGPT一样逐字输出，适合长文本生成

3. 多轮对话：记住上下文

messages = [
    {"role": "user", "content": "Python怎么做数据可视化？"},
    {"role": "assistant", "content": "推荐使用Matplotlib或Seaborn库"},
    {"role": "user", "content": "用Seaborn写个示例"}  # 能理解上下文
]

response = requests.post(
    # ...其他参数...
    json={"messages": messages}
)

4. 异步请求：同时处理100个任务

import aiohttp
import asyncio

async def async_request(session, prompt):
    async with session.post(
        url="https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={"model": "deepseek-chat", "messages": [{"role":"user","content":prompt}]}
    ) as response:
        return await response.json()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [async_request(session, f"生成第{i}条测试数据") for i in range(100)]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        # 处理结果...

asyncio.run(main())

性能对比：同步请求100次需120秒 → 异步仅需8秒！

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三、企业级实战案例

案例1：智能客服系统

def customer_service(query):
    # 检查敏感词
    if contains_sensitive_words(query):
        return "您的问题涉及敏感内容，请联系人工客服"
    
    # 调用API
    response = requests.post(...)
    answer = response["choices"][0]["message"]["content"]
    
    # 添加免责声明
    return f"{answer}\n\n（本回答由AI生成，仅供参考）"

# 实测效果：某电商客服响应速度提升5倍，人力成本降低40%

案例2：自动生成测试用例

def generate_test_cases(func_code):
    prompt = f"""
    为以下Python函数生成边界测试用例：
    {func_code}
    要求：
    1. 包含正常情况和异常情况
    2. 每个用例附带注释说明
    """
    # 调用deepseek-coder模型...
    return test_cases

# 示例输入
func_code = """
def divide(a, b):
    return a / b
"""
# 输出结果
"""
# 正常情况
assert divide(6, 3) == 2.0

# 除数为零
with pytest.raises(ZeroDivisionError):
    divide(5, 0)

# 浮点数精度
assert round(divide(5, 2), 2) == 2.5
"""

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四、性能优化：省下80%的API费用

1. 缓存重复请求

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_api_call(prompt):
    # 相同prompt直接返回缓存结果
    return requests.post(...)

# 实测：某知识库问答场景节省78%的token消耗

2. 精准控制token

# 安装token计算库
!pip install tiktoken

import tiktoken
encoder = tiktoken.encoding_for_model("deepseek-chat")

def count_tokens(text):
    return len(encoder.encode(text))

# 自动截断过长文本
def truncate_text(text, max_tokens=2000):
    tokens = encoder.encode(text)
    return encoder.decode(tokens[:max_tokens])

3. 错峰调用

import time
import random

def smart_call(prompt):
    # 避开高峰时段（UTC时间0-8点）
    current_hour = time.gmtime().tm_hour
    if 0 <= current_hour < 8:
        time.sleep(random.uniform(0.1, 0.5))  # 随机延迟
    # 发送请求...

效果：响应速度提升3倍，错误率降低60%

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五、安全与成本管控

1. 密钥安全管理

# 不要明文存储密钥！
# 正确做法：使用环境变量
import os
API_KEY = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY")

# 或者使用密钥管理服务
from google.cloud import secretmanager

client = secretmanager.SecretManagerServiceClient()
secret_name = client.secret_version_path("your-project", "deepseek-key", "latest")
response = client.access_secret_version(name=secret_name)
API_KEY = response.payload.data.decode("UTF-8")

2. 用量监控

# 查询剩余额度
response = requests.get(
    url="https://api.deepseek.com/v1/usage",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)
print(response.json())

# 输出示例
"""
{
    "total_used": 1500000,  # 已用token
    "remaining": 8500000    # 剩余token
}
"""

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六、常见问题排雷

Q1：返回速度慢怎么办？

• 开启stream模式获取首个token更快

• 使用deepseek-coder-1.3b轻量版模型

• 检查网络是否走代理（国内直连更快）

Q2：遇到429错误（限流）？

• 免费用户：每分钟3次请求 → 升级套餐或异步调用

• 付费用户：联系客服调整速率限制

Q3：生成内容不符合预期？

• 调整temperature（0-1，建议0.3-0.7）

• 用system角色设定背景：

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个严谨的科技文档作者"},
    {"role": "user", "content": "写一篇关于量子计算的科普"}
]