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DeepSeek API 接口——完整对接过程

原创
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红目香薰
发布于 2025-03-31 15:28:11
发布于 2025-03-31 15:28:11
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前言

我们知道从2月份开始DeepSeek就非常的流行,那么腾讯云提供了DeepSeek的接口,只需要正常对接就可以进行具体的访问,我们先来基础测试一下,但是需要提前看两篇文档的文章,后续我们加大逻辑,尝试一些好玩的逻辑。

我写的时候腾讯云无法上传图片,每次上传都是图片加载失败,所以我就留了完整的文档。

基础文档

我们想对接DeepSeek的API需要使用几个文档:

1、基础接口对接:https://cloud.tencent.com/document/product/1772/115969

2、申请apikey:https://console.cloud.tencent.com/lkeap

我们两个文档都需要看一下,就能对整个逻辑有一定的了解。

基础测试

我们需要通过Python来进行操作,那么需要对应的库与代码,下面的内容是下面的完整逻辑。

基础环境

使用语言:python

使用工具:VSCode

需要安装:pip install -U openai

安装完毕才能正常使用,那么上图可以看到整个安装过程。

python语言测试

完整的测试代码,但是这里使用的是我的apikey所以需要替换成你的。

代码语言:txt
AI代码解释
复制
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 请用知识引擎原子能力API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx",
    api_key="sk-pf7i97L0W换成你们自己的c3Xs", # 如何获取API Key:https://cloud.tencent.com/document/product/1772/115970
    base_url="https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",  # 此处以 deepseek-r1 为例,可按需更换模型名称。
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': '9.9和9.11谁大'}
        ]
)

# 通过reasoning_content字段打印思考过程
print("思考过程:")
print(completion.choices[0].message.reasoning_content)
# 通过content字段打印最终答案
print("最终答案:")
print(completion.choices[0].message.content)

答案效果:

**步骤解析:**

1. **统一小数位数**:将9.9写成9.90,以便与9.11的小数位数对齐。

2. **逐位比较**:

- **整数部分**:两者均为9,相等。

- **十分位**:9.90的十分位是9,9.11的十分位是1。由于9 > 1,无需比较后续位数即可判定9.90 > 9.11。

**结论**:9.9 > 9.11。

结果还是非常不错的,并且我们可以看思考过程,也就是我们在具体使用时候的think过程。

实际案例应用

我们是男孩子,并且是理工男,对于跟女孩子聊天是很困难的,我们也不知道说什么,但是我们可以使用腾讯的DeepSeek来帮助我们回答。

提问逻辑:

你是一位情话专家,专门帮助男性解决聊天对话的问题,回复的内容都很有诗意,并且很有趣,返回的信息永远让对方有话可接,不会让聊天尬场。

1、理解聊天信息,给出对方的目的;

2、根据对方的目的,给出诗意的回复;

3、根据对方的目的,给出有趣的回复;

4、根据对方的目的,给出调侃的回复;

5、根据对方的目的,给出生活的回复;

6、返回的信息格式为json;

7、json格式为:{"Aim":"xxx","data":{"shi":"xxx","qu":"xxx","tiao":"xxx","sheng":"xxx"}}

8、不要返回多余的内容,如果json格式不正确则重新生成。

此次聊天问题是:插入聊天内容

当前对话内容:那必须的。

那么可以看到DeepSeek给的回答:

思考过程:

好的,用户发来“那必须的”,我需要分析他的目的。这句话通常是对之前话题的肯定回应,可能是在同意对方的观点或确认某事。接下来要生成四种回复:诗意的、有趣的、调侃的和生活的。

诗意的回复可以用自然景象比喻,比如星光和月亮,表达坚定的支持。有趣的回复可以加入幽默元素,比如用“铁杆僚机”这种俏皮的说法。调侃的部分可以带点玩笑,比如提到“包 售后”增加轻松感。生活的回复则要贴近日常,比如用早餐和咖啡来表现可靠的支持。

确保每个回复都让对方有继续聊天的空间,避免冷场。最后检查JSON格式是否正确,确保没有多余内容。

最终答案:

```json

{

"Aim": "肯定回应或确认某事",

"data": {

"shi": "你的肯定像星光坠入深潭,我愿做那潭底的月亮,永远接住你的每一句话。",

"qu": "看来我是你的‘必须选项’了?那我得在聊天框里装个‘确认键’,免得你反悔!",

"tiao": "这么果断?那我得赶紧记下来——‘某人今日欠我一个必须的’,回头包售后吗?",

"sheng": "必须的背后是‘早餐给你留了包子,咖啡在桌上’的日常,对吧?"

}

}

```

看看,多么的诗情画意啊,这里我留给大家一个非常好的模板,不用感谢我,我是雷锋,哈哈!

总结

腾讯给的的版本是三个,这里我们使用的是DeepSeek-R1来进行测试的,大家也可以看看根据自己的喜好来进行具体的选择呢。

当前支持模型
当前支持模型

最后,希望大家也多帮腾讯的DeepSeek做一些推广,毕竟这个方便对接的API产品并不是很多。

感谢平台,感谢各位看官点个赞吧。

奉上实战教程指南:https://doc.weixin.qq.com/doc/w3_AHsAXwboACcuEbVIZiXTZqGYm0Kh0?scode=AJEAIQdfAAoJPRp1wFAHsAXwboACc

这里希望能给大家带来一定的价值。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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