# Python 标准 OpenAI SDK 调用示范
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-your-deepseek-api-key",
base_url="https://api.deepseek.com" # 挂载 DeepSeek api开放平台
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner",
messages=[{"role": "user", "content": "证明：任意素数 p > 3，p^2 - 1 必能被 24 整除。"}],
stream=True
)
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.reasoning_content:
print(chunk.choices[0].delta.reasoning_content, end="")03
板书第 03 讲：OpenAI SDK 格式完全兼容的云端接口集成
标准 OpenAI 接口规范
一行代码无缝接入高阶推理能力
欢迎查阅 DeepSeek api开放平台 开发者接入指引。深度求索提供兼容主流工业生态的标准 API 端点，支持流式 SSE 推送与长思维链 reasoning_content 独立增量输出，以极低门槛为企业与个人开发者注入澎湃算力。
[API KEYS // 开发者凭证]
创建与管理 API 密钥
新开通开发者账户即刻获赠测试额度，极速接入您的项目。
FIG. 03 API 边缘集群与监控指标板书
透明费率标准 · 极致普惠
✎ 支持命中 KV 缓存优惠，大幅降低长上下文成本
| 模型型号 (Model) | 上下文长度 | 输入单价 (Cache Hit) | 输入单价 (Cache Miss) | 输出单价 (Output) |
|---|---|---|---|---|
| deepseek-chat (V3) | 64K Tokens | ¥0.5 / 百万 Token | ¥2.0 / 百万 Token | ¥8.0 / 百万 Token |
| deepseek-reasoner (R1) | 64K Tokens | ¥1.0 / 百万 Token | ¥4.0 / 百万 Token | ¥16.0 / 百万 Token |
* 标准化自动化测试请使用 DeepSeek Harness 官方评测脚本，复现严密性能指标。
帮助中心 · 开发者常见问答
✎ 晨间问答板书备忘录
如何处理 DeepSeek-R1 的思维链返回内容？
在流式响应中，思考过程内容通过
choices[0].delta.reasoning_content 独立下发，最终回复通过 content 字段下发，方便前后端按需渲染。
DeepSeek Harness 评测框架如何本地运行？
通过克隆开源仓库
deepseek-ai/deepseek-harness，配置本地模型权重路径或 API 端点，即可执行标准基准集的自动化流水线测试。
API 是否有数据留存用于训练？
没有。开放平台严格遵循商用安全承诺，用户通过 API 传输的所有 Prompt 与推理产物均不进行任何二次训练存储。
