引言

在当今数字化时代，人工智能的迅猛发展正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，人工智能已经渗透到各个领域，为我们带来了前所未有的便利和效率提升。

在人工智能的众多应用中，自然语言处理（NLP）技术尤为引人注目。它使计算机能够理解、处理和生成人类语言，实现人与计算机之间更加自然、流畅的交互。而 DeepSeek 作为一家在人工智能领域具有重要影响力的公司，提供了一系列强大的 AI 模型和服务，为开发者们开启了全新的创作和应用空间。

对于广大.NET 开发者而言，如何将 DeepSeek 的先进技术融入到自己的项目中，是一个极具吸引力的话题。DeepSeek SDK for .NET 应运而生，它专门为.NET 开发者量身定制，旨在简化与 DeepSeek AI 平台的集成过程。通过这个 SDK，开发者们能够轻松地调用 DeepSeek 提供的各种模型和功能，快速构建出基于自然语言处理的创新应用程序，无论是智能聊天机器人、智能客服系统，还是内容生成工具、文本分析应用等，都能借助该 SDK 实现高效开发。

在接下来的内容中，我们将深入探讨 DeepSeek SDK for .NET 的各个方面，包括其功能特性、使用方法以及实际应用案例等，帮助大家全面掌握这一强大工具，为自己的.NET 开发项目注入人工智能的强大动力。

DeepSeek SDK for .NET 初相识

DeepSeek SDK for .NET，也就是 Ater.DeepSeek.AspNetCore，是专为.NET 开发者量身打造的一款软件开发工具包。在人工智能领域蓬勃发展的当下，自然语言处理技术的应用愈发广泛，而 DeepSeek AI 平台凭借其强大的功能和丰富的模型资源，成为众多开发者关注的焦点。但要将 DeepSeek AI 平台与.NET 项目进行集成，往往面临诸多技术难题和复杂的接口调用过程。

DeepSeek SDK for .NET 的出现，就像是为.NET 开发者打开了一扇通往人工智能世界的便捷之门 。它旨在极大地简化与 DeepSeek AI 平台的集成流程，让开发者无需花费大量时间和精力去研究复杂的 API 接口和通信协议，就能轻松地将 DeepSeek 的先进技术融入到自己的.NET 项目中。凭借这个 SDK，开发者能够快速构建和部署基于自然语言处理的应用程序，实现从简单的文本处理功能到复杂的智能聊天机器人、智能客服系统等应用的开发，为用户提供更加智能、便捷的交互体验。

功能特性大揭秘

（一）模型管理功能

通过 DeepSeek SDK for .NET，开发者能够轻松获取 DeepSeek 提供的所有可用模型。这一功能为开发者提供了丰富的选择空间，他们可以根据具体项目的需求和场景，挑选最适合的模型。比如在开发一个智能写作辅助工具时，开发者可以对比不同模型在语言生成的准确性、流畅性以及对特定领域知识的理解和应用能力等方面的表现，从而选择出能够生成高质量文案的模型，为用户提供更加专业、高效的写作支持。

（二）对话交互功能

该 SDK 实现了与 DeepSeek 的对话交互，并且支持实时流式响应。这一特性使得它在构建聊天机器人、智能客服等应用时具有巨大的优势。以聊天机器人为例，当用户输入问题后，SDK 能够迅速将请求发送给 DeepSeek 模型，并以流式响应的方式实时返回答案，让用户感觉就像在与真人进行对话一样，极大地提升了交互的流畅性和用户体验。同时，实时流式响应也能减少用户等待的时间，提高系统的响应效率，尤其适用于对实时性要求较高的场景。

（三）FIM 实例调用功能

它支持 Fine - tuned Inference Model (FIM) 实例的调用，同样支持流式响应。在一些对模型性能和准确性有特定要求的场景中，FIM 实例发挥着重要作用。比如在医疗领域的智能诊断辅助系统中，通过调用 FIM 实例，可以利用预训练的模型对患者的症状描述、检查报告等信息进行分析和推理，快速给出诊断建议和治疗方案参考。流式响应功能则能让医生在输入信息的过程中就实时获取部分分析结果，提高诊断效率。

（四）余额查询功能

借助该 SDK，开发者可以方便地检查账户中的余额，确保有足够的资金进行 API 调用。这对于合理管理项目资源、控制成本至关重要。当开发者在开发一个商业应用时，通过实时查询余额，能够及时了解当前的资源使用情况。如果余额不足，可以提前采取措施，如充值或调整资源使用策略，避免因余额不足导致 API 调用失败，影响应用的正常运行。

（五）本地模型调用支持

DeepSeek SDK for .NET 允许开发者通过自定义 HttpClient 调用本地部署的 DeepSeek 模型。这一功能为开发者提供了更大的灵活性，在一些对数据安全性和隐私性要求较高的场景中，本地部署模型可以确保数据不会泄露到外部网络。例如，金融机构在处理客户的敏感金融数据时，通过本地调用模型，可以在保证数据安全的前提下，利用 DeepSeek 模型的强大功能进行风险评估、投资建议等操作。

（六）ASP.NET Core 集成支持

它提供了与ASP.NET Core 的无缝集成，这对于 Web 应用开发者来说是一个极大的便利。在开发 Web 应用时，开发者可以将 DeepSeek 的功能轻松融入到ASP.NET Core 项目中。比如在一个在线教育平台的 Web 应用中，通过集成 DeepSeek SDK，可以利用其模型实现智能答疑、作业批改等功能，提升平台的智能化水平和用户体验。无缝集成还能减少开发过程中的工作量和技术难度，提高开发效率。

注册与获取 API Key

在开始使用 DeepSeek SDK for .NET 之前，我们首先需要获取 API Key，这是我们访问 DeepSeek AI 平台服务的通行证。具体步骤如下：

  1. 打开官网：在浏览器中输入 DeepSeek 官方网站的地址https://www.deepseek.com/ ，进入官网首页。官网的界面设计简洁明了，各个功能板块和导航栏清晰可见，方便用户快速找到所需信息。

  2. 注册账号：在官网首页的右上角，通常可以看到 “注册” 按钮，点击它进入注册页面。在注册页面，我们需要填写必要的信息，如有效的电子邮箱地址、设置登录密码以及可能需要提供的手机号码用于验证等。填写完成后，按照页面提示完成注册流程，系统可能会发送一封验证邮件到我们填写的邮箱，我们需要点击邮件中的验证链接来激活账号。这个验证过程是为了确保账号的安全性和真实性，防止恶意注册和滥用。

  3. 申请 ApiKey：成功注册并登录账号后，我们需要找到申请 ApiKey 的入口。一般来说，可以在用户中心、开发者平台或者 API 管理相关的页面中找到。在这些页面中，会有专门的 “创建 API key” 或类似的按钮，点击该按钮，可能需要我们为这个 ApiKey 命名，以便于区分和管理。命名完成后，再次点击确认创建，系统将生成一个唯一的 ApiKey。这个 ApiKey 是一串由字母、数字组成的密钥，它是我们在后续使用 DeepSeek SDK for .NET 时进行身份验证的重要凭证，所以务必妥善保管，不要泄露给他人，否则可能会导致我们的账号被滥用，造成不必要的损失 。

获取到 ApiKey 后，我们就可以将其用于后续的项目开发中，为使用 DeepSeek SDK for .NET 与 DeepSeek AI 平台进行交互做好准备。

在.NET 项目中集成 DeepSeek SDK

（一）安装 NuGet 包

在我们的.NET 项目中使用 DeepSeek SDK，首先需要安装相关的 NuGet 包。有两种主要的包可供选择，分别是 Ater.DeepSeek.Core 包和 Ater.DeepSeek.AspNetCore 包，它们分别适用于不同的项目场景。

  • Ater.DeepSeek.Core 包：如果我们的项目是一个普通的.NET 类库项目，或者是一个控制台应用程序等非ASP.NET Core 项目，那么 Ater.DeepSeek.Core 包是我们的首选。我们可以通过 NuGet 包管理器来安装它，操作步骤如下：在 Visual Studio 中，右键点击项目名称，选择 “管理 NuGet 程序包”，在打开的 NuGet 包管理器窗口中，切换到 “浏览” 选项卡，在搜索框中输入 “Ater.DeepSeek.Core”，然后在搜索结果中找到该包，点击 “安装” 按钮，按照提示完成安装过程。也可以使用命令行的方式进行安装，打开命令提示符，切换到项目所在的目录，执行命令 “dotnet add package Ater.DeepSeek.Core” ，这样就能快速完成包的安装。

  • Ater.DeepSeek.AspNetCore 包：当我们的项目是基于ASP.NET Core 框架开发的 Web 应用程序时，Ater.DeepSeek.AspNetCore 包能为我们提供与ASP.NET Core 的无缝集成体验。安装方式与 Ater.DeepSeek.Core 包类似，在 NuGet 包管理器中搜索 “Ater.DeepSeek.AspNetCore” 并安装，或者使用命令 “dotnet add package Ater.DeepSeek.AspNetCore” 进行安装 。通过安装这个包，我们可以方便地在ASP.NET Core 项目的控制器、中间件等组件中使用 DeepSeek SDK 的功能，实现智能交互的 Web 应用。

（二）实例化 DeepSeekClient

安装好 NuGet 包后，我们需要实例化 DeepSeekClient，这是我们与 DeepSeek AI 平台进行交互的关键对象。SDK 提供了两种方式来完成实例化，每种方式都有其独特的适用场景。

  • 仅提供 API Key：这是一种最为简单直接的实例化方式。我们只需要在代码中传入之前获取到的 API Key 即可创建 DeepSeekClient 实例。示例代码如下：
string apiKey = "your_api_key";
var client = new DeepSeekClient(apiKey);

这种方式适用于大多数常规场景，当我们对 HttpClient 的配置没有特殊要求时，使用这种方式能够快速创建客户端实例，开始与 DeepSeek AI 平台进行通信。它的优点是代码简洁、易于理解和实现，能够满足一般项目的基本需求。

  • 提供自定义的 HttpClient 和 API Key：在某些情况下，我们可能需要对 HttpClient 进行更精细的控制，比如设置连接池参数、调整超时时间等，这时就可以采用这种方式。通过自定义 HttpClient，我们可以利用 HttpClientFactory 来更好地管理 HttpClient 的生命周期和配置。示例代码如下：
var httpClient = new HttpClient();
string apiKey = "your_api_key";
var client = new DeepSeekClient(httpClient, apiKey);

在实际项目中，如果我们的应用程序需要与多个不同的 API 进行交互，并且希望统一管理 HttpClient 的配置，使用 HttpClientFactory 结合这种实例化方式会是一个很好的选择。它能够提高代码的可维护性和可扩展性，确保在复杂的应用场景下，我们与 DeepSeek AI 平台的通信稳定可靠 。

（三）配置 DeepSeekClient

成功实例化 DeepSeekClient 后，接下来需要对其进行配置，以确保能够正确地与 DeepSeek AI 平台进行通信。通常，我们会在 Program.cs 或 Startup.cs 文件中进行配置，主要涉及以下几个关键参数：

  • BaseAddress：这个参数用于指定 DeepSeek AI 平台的 API 地址，它是我们发送请求的目标地址。一般来说，DeepSeek 官方提供的 API 地址为 “https://api.deepseek.com” ，我们可以在配置中设置为该地址。示例代码如下：
builder.Services.AddDeepSeek(option =>
{
    option.BaseAddress = new Uri("https://api.deepseek.com");
});

如果我们调用的是本地部署的 DeepSeek 模型，那么就需要将 BaseAddress 设置为本地模型的部署地址，比如 “http://localhost:5000” 。

  • Timeout：Timeout 参数用于设置请求的超时时间。当我们向 DeepSeek AI 平台发送请求后，如果在指定的超时时间内没有收到响应，就会抛出异常。默认情况下，内部 HttpClient 的超时时间为 120 秒，但我们可以根据实际需求进行调整。例如，如果我们的应用程序对响应时间要求较高，希望在较短时间内得到结果，可以将超时时间设置得短一些；如果处理的任务可能比较复杂，需要更长时间等待响应，则可以适当延长超时时间。示例代码如下：
builder.Services.AddDeepSeek(option =>
{
    option.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(300); // 设置超时时间为300秒
});
  • Authorization：Authorization 参数用于设置请求的授权头，它是我们访问 DeepSeek AI 平台的身份验证信息。我们需要在这个参数中添加之前获取到的 API Key，格式为 “Bearer {apiKey}” 。示例代码如下：
var apiKey = builder.Configuration["DeepSeekApiKey"];
builder.Services.AddDeepSeek(option =>
{
    option.DefaultRequestHeaders.TryAddWithoutValidation("Authorization", "Bearer " + apiKey);
});

通过正确配置这些参数，我们能够确保 DeepSeekClient 与 DeepSeek AI 平台之间的通信顺畅、安全，为后续在项目中使用 DeepSeek SDK 的各种功能奠定坚实的基础 。

实战演练：调用 DeepSeek API

在完成上述集成和配置工作后，我们就可以开始使用 DeepSeek SDK for .NET 调用 DeepSeek API，实现各种强大的功能。接下来，让我们通过一些具体的示例代码来深入了解其实际应用。

（一）列出模型

通过调用 ListModelsAsync 方法，我们可以获取 DeepSeek 提供的所有可用模型。这在我们需要根据不同的业务需求选择合适模型时非常有用。示例代码如下：

using DeepSeek.Core;
using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        string apiKey = "your_api_key";
        var client = new DeepSeekClient(apiKey);

        var modelResponse = await client.ListModelsAsync(System.Threading.CancellationToken.None);
        if (modelResponse != null)
        {
            foreach (var model in modelResponse.Data)
            {
                Console.WriteLine(model);
            }
        }
        else
        {
            Console.WriteLine(client.ErrorMsg);
        }
    }
}

上述代码中，首先创建了 DeepSeekClient 实例，并传入 API Key。然后调用 ListModelsAsync 方法，该方法会异步地向 DeepSeek AI 平台发送请求，获取模型列表。如果请求成功，会遍历并输出每个模型的信息；如果请求失败，会输出错误信息。运行这段代码，输出结果可能如下：

Model { Id = deepseek-chat, Object = model, OwnedBy = deepseek }
Model { Id = deepseek-reasoner, Object = model, OwnedBy = deepseek }

（二）对话补全

调用 ChatAsync 方法，我们能够实现与 DeepSeek 模型的对话交互，获取模型生成的回复。这个功能在开发聊天机器人、智能客服等应用时非常关键。示例代码如下：

using DeepSeek.Core;
using DeepSeek.Core.Models;
using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        string apiKey = "your_api_key";
        var client = new DeepSeekClient(apiKey);

        var request = new ChatRequest
        {
            Messages = new List<Message>
            {
                Message.NewSystemMessage("你是一个语言翻译家"),
                Message.NewUserMessage("请翻译'它们害怕极了！'为英语!")
            },
            Model = Constant.Model.ChatModel
        };

        var chatResponse = await client.ChatAsync(request, System.Threading.CancellationToken.None);
        Console.WriteLine(chatResponse?.Choices.First().Message?.Content);
    }
}

在这段代码中，创建了一个 ChatRequest 对象，设置了对话的角色和内容，以及指定使用的模型。然后调用 ChatAsync 方法，将请求发送给 DeepSeek 模型。模型处理请求后返回回复，最后输出模型生成的回复内容。运行上述代码，输出结果可能为：

They were extremely scared!

（三）流式对话补全

ChatStreamAsync 方法支持实时流式响应，这意味着模型会在生成回复的过程中，逐段将回复内容返回给我们，而不是等到整个回复生成完毕。这种方式在提升用户体验方面具有很大优势，尤其适用于需要实时交互的场景。示例代码如下：

using DeepSeek.Core;
using DeepSeek.Core.Models;
using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        string apiKey = "your_api_key";
        var client = new DeepSeekClient(apiKey);

        var request = new ChatRequest
        {
            Messages = new List<Message>
            {
                Message.NewSystemMessage("你是一个语言翻译家"),
                Message.NewUserMessage("请翻译'它们害怕极了！'为英语!")
            },
            Model = Constant.Model.ChatModel
        };

        var choices = client.ChatStreamAsync(request, System.Threading.CancellationToken.None);
        if (choices != null)
        {
            await foreach (var choice in choices)
            {
                Console.Write(choice.Delta!.Content);
            }
        }
        Console.WriteLine();
    }
}

在上述代码中，创建请求对象后，调用 ChatStreamAsync 方法获取一个异步可枚举对象 choices。通过 await foreach 循环，可以逐段读取模型返回的回复内容，并实时输出。运行这段代码，我们会看到回复内容逐字逐句地输出，仿佛模型在实时 “思考” 并给出答案，极大地增强了交互的实时感和流畅性。

（四）调用本地模型

如果我们将 DeepSeek 模型部署在本地，通过自定义 HttpClient，能够方便地调用本地模型。这在对数据安全性和隐私性有较高要求的场景中非常实用。示例代码如下：

using DeepSeek.Core;
using DeepSeek.Core.Models;
using System;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        var httpClient = new HttpClient
        {
            BaseAddress = new Uri("http://localhost:5000"),
            Timeout = TimeSpan.FromSeconds(300)
        };

        var localClient = new DeepSeekClient(httpClient);
        localClient.SetChatEndpoint("/chat");
        localClient.SetCompletionEndpoint("/completions");

        var res = await localClient.ChatAsync(new ChatRequest
        {
            Messages = new List<Message>
            {
                Message.NewUserMessage("hello")
            }
        }, System.Threading.CancellationToken.None);

        Console.WriteLine(res?.Choices.First().Message?.Content);
    }
}

在这段代码中，首先创建了一个 HttpClient 对象，并设置其 BaseAddress 为本地模型的部署地址，同时设置了超时时间。然后使用这个 HttpClient 创建 DeepSeekClient 实例，并通过 SetChatEndpoint 和 SetCompletionEndpoint 方法设置聊天和补全的端点。最后，调用 ChatAsync 方法向本地模型发送请求，并输出模型返回的回复。需要注意的是，在调用本地模型时，要确保本地模型已经正确部署并运行，并且端点设置与本地模型的配置一致，这样才能保证通信的正常进行 。

注意事项与常见问题解答

（一）超时设置

在使用 DeepSeek SDK for .NET 进行开发时，超时设置是一个需要特别关注的重要环节。内部 HttpClient 的默认超时时间为 120 秒，这意味着在默认情况下，当我们向 DeepSeek AI 平台发送请求后，如果在 120 秒内没有收到响应，请求就会被视为超时。但在实际应用场景中，这个默认超时时间可能并不总是能满足我们的需求。

为了更灵活地控制请求的超时时间，SDK 提供了两种主要的设置方式。第一种是通过 SetTimeout () 方法来设置超时时间。例如，我们可以在创建 DeepSeekClient 实例后，调用 SetTimeout () 方法来调整超时时间。假设我们希望将超时时间设置为 300 秒，示例代码如下：

string apiKey = "your_api_key";
var client = new DeepSeekClient(apiKey);
client.SetTimeout(TimeSpan.FromSeconds(300));

在上述代码中，首先创建了 DeepSeekClient 实例，然后通过 SetTimeout () 方法将超时时间设置为 300 秒。这样，在后续调用该客户端的 API 方法时，超时时间就会按照我们设置的 300 秒来执行。

另一种设置超时时间的方式是使用 CancellationTokenSource。通过 CancellationTokenSource，我们不仅可以设置超时时间，还能在需要时主动取消请求，这在一些复杂的应用场景中非常有用。以下是一个使用 CancellationTokenSource 设置超时时间为 5 秒的示例代码：

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using DeepSeek.Core;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        string apiKey = "your_api_key";
        var client = new DeepSeekClient(apiKey);

        var cts = new CancellationTokenSource();
        cts.CancelAfter(TimeSpan.FromSeconds(5));

        try
        {
            var modelResponse = await client.ListModelsAsync(cts.Token);
            if (modelResponse != null)
            {
                foreach (var model in modelResponse.Data)
                {
                    Console.WriteLine(model);
                }
            }
            else
            {
                Console.WriteLine(client.ErrorMsg);
            }
        }
        catch (TaskCanceledException)
        {
            Console.WriteLine("请求已超时");
        }
    }
}

在这段代码中，创建了一个 CancellationTokenSource 对象 cts，并使用 CancelAfter () 方法设置超时时间为 5 秒。然后，在调用 ListModelsAsync 方法时，将 cts.Token 作为参数传入。如果在 5 秒内没有收到响应，就会抛出 TaskCanceledException 异常，我们可以在 catch 块中捕获并处理这个异常，提示用户请求已超时。通过合理设置超时时间，我们能够避免因长时间等待响应而导致的应用程序卡顿或无响应等问题，提升用户体验和应用程序的稳定性 。

（二）错误处理

在调用 DeepSeek API 的过程中，难免会遇到各种各样的错误情况。有效地处理这些错误，对于保证应用程序的稳定性和用户体验至关重要。常见的错误类型主要包括网络问题和参数错误。

当遇到网络问题时，比如网络连接不稳定、网络中断或者服务器无法访问等情况，可能会抛出异常。为了处理这些异常，我们可以使用 try - catch 块来捕获异常，并进行相应的处理。例如，在调用 ChatAsync 方法时，我们可以这样处理网络异常：

using DeepSeek.Core;
using DeepSeek.Core.Models;
using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        string apiKey = "your_api_key";
        var client = new DeepSeekClient(apiKey);

        var request = new ChatRequest
        {
            Messages = new List<Message>
            {
                Message.NewSystemMessage("你是一个语言翻译家"),
                Message.NewUserMessage("请翻译'它们害怕极了！'为英语!")
            },
            Model = Constant.Model.ChatModel
        };

        try
        {
            var chatResponse = await client.ChatAsync(request, System.Threading.CancellationToken.None);
            Console.WriteLine(chatResponse?.Choices.First().Message?.Content);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"网络出现问题: {ex.Message}");
        }
    }
}

在上述代码中，当调用 ChatAsync 方法时，如果发生网络异常，就会被 catch 块捕获，然后输出错误信息，提示用户网络出现问题，并显示具体的异常信息，方便开发者进行调试和排查问题。

对于参数错误，比如我们在构建请求对象时，传入了不合法的参数，或者遗漏了必要的参数，也会导致请求失败。为了避免这种情况，我们需要仔细阅读 DeepSeek API 的文档，确保传入的参数符合要求。同时，在代码中可以添加一些参数验证逻辑。例如，在创建 ChatRequest 对象时，我们可以检查 Messages 列表是否为空：

using DeepSeek.Core;
using DeepSeek.Core.Models;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        string apiKey = "your_api_key";
        var client = new DeepSeekClient(apiKey);

        var messages = new List<Message>();
        // 模拟添加消息
        messages.Add(Message.NewSystemMessage("你是一个语言翻译家"));
        messages.Add(Message.NewUserMessage("请翻译'它们害怕极了！'为英语!"));

        if (messages.Count == 0)
        {
            Console.WriteLine("Messages列表不能为空");
            return;
        }

        var request = new ChatRequest
        {
            Messages = messages,
            Model = Constant.Model.ChatModel
        };

        try
        {
            var chatResponse = await client.ChatAsync(request, System.Threading.CancellationToken.None);
            Console.WriteLine(chatResponse?.Choices.First().Message?.Content);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"发生错误: {ex.Message}");
        }
    }
}

在这段代码中，在创建 ChatRequest 对象之前，先检查了 messages 列表是否为空。如果为空，就输出错误提示信息并返回，避免因参数错误导致请求失败。通过合理的错误处理机制，我们能够提高应用程序的健壮性，使其在面对各种异常情况时，仍能保持稳定运行，并为用户提供友好的错误提示信息 。

（三）常见问题及解决方法

在使用 DeepSeek SDK for .NET 的过程中，开发者可能会遇到一些常见问题。以下是这些问题及相应的解决方法。

  • 问题一：无法获取 API Key

    • 可能原因：注册流程未完成、网络问题或者填写的信息有误。
    • 解决方法：首先，检查注册邮箱是否收到验证邮件，若未收到，检查邮箱的垃圾邮件箱，可能验证邮件被误判为垃圾邮件。若仍未解决，重新检查注册时填写的信息是否准确无误，如邮箱地址、手机号码等。同时，确保网络连接正常，可以尝试更换网络环境后重新注册申请 API Key。

  • 问题二：调用 API 时返回错误信息 “Unauthorized”

    • 可能原因：API Key 错误或者未正确设置 Authorization 头。
    • 解决方法：仔细核对 API Key 是否正确，确保没有输入错误或遗漏字符。在代码中检查设置 Authorization 头的部分，确保格式正确，如 “Bearer {apiKey}” 。可以尝试重新获取 API Key，并更新代码中的 API Key 设置，再次进行调用测试。

  • 问题三：流式响应无法正常工作

    • 可能原因：网络不稳定、代码中处理流式响应的逻辑有误或者服务器端问题。
    • 解决方法：先检查网络连接，确保网络稳定，可以通过 ping 命令或者访问其他网站来测试网络。在代码中，仔细检查处理流式响应的代码逻辑，如 await foreach 循环的使用是否正确，是否正确处理了可能出现的异常。如果问题仍然存在，可以联系 DeepSeek 官方客服，确认是否是服务器端的问题，并寻求他们的技术支持 。

总结与展望

DeepSeek SDK for .NET 凭借其丰富的功能特性，为.NET 开发者在自然语言处理领域的开发工作带来了诸多便利。它不仅简化了与 DeepSeek AI 平台的集成过程，还提供了灵活多样的模型调用方式和强大的对话交互功能。从列出模型、对话补全到调用本地模型，再到与ASP.NET Core 的无缝集成，该 SDK 几乎涵盖了.NET 开发者在使用 DeepSeek 技术时的各种常见需求场景。

在实际应用中，无论是构建智能聊天机器人、智能客服系统，还是开发智能写作辅助工具、内容生成应用等，DeepSeek SDK for .NET 都能发挥重要作用，帮助开发者提升应用的智能化水平，为用户提供更加优质、高效的服务体验。同时，其对本地模型的支持以及完善的错误处理和超时设置机制，也使得开发者能够更好地应对不同的开发场景和挑战，确保应用的稳定性和可靠性。

对于广大.NET 开发者而言，DeepSeek SDK for .NET 无疑是一个值得深入探索和尝试的强大工具。它为开发者打开了一扇通往人工智能自然语言处理领域的大门，让开发者能够在.NET 开发的基础上，轻松借助 DeepSeek 的先进技术，实现更多创新的应用和功能。

展望未来，随着人工智能技术的不断发展和进步，我们有理由相信 DeepSeek SDK for .NET 也将不断演进和完善。未来，它可能会支持更多类型的模型和功能，进一步提升性能和稳定性，为开发者提供更加丰富、高效的开发体验。同时，随着其应用场景的不断拓展和深化，它有望在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术在.NET 开发中的广泛应用和发展，为行业带来更多的创新和变革 。

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