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Python 中怎么调用 DeepSeek-R1 API？详细教程

原文链接：如何使用 Python 调用 DeepSeek-R1 API？超详细的图文教程

本教程将手把手教你通过 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大模型 API，即使没有编程基础也能轻松上手。文末还包含常见问题解答，建议收藏备用！

一、准备工作

获取 API Key

首先登录 DeepSeek 控制台，获取 API Key。首次注册登录的用户， DeepSeek 会赠送 10 块钱的 tokens 额度（先看看有没有，也有可能不送了，导致你的 API Key 不能用，没有额度的话得先充钱）。

在「API Keys」页面点击「创建 API Key」，复制生成的密钥（如：sk-123456789abc）。请保存下来，如果忘记或者丢失了需要重新创建一个 API Key。

二、Python 调用步骤

1. 环境准备：安装 Python（已安装可跳过）

如果电脑没有 Python 环境，需要先去安装 Python 环境（macOS 自带 Python3 环境）。可以访问 python.org 来下载安装。
下载最新版（推荐 3.8+）
安装时务必勾选 Add Python to PATH

不需要 Python 环境，直接通过可视化界面来调用 API 的方法：Deepseek API 调用教程，图文讲解

2. 安装 requests 库（已安装可跳过）

在 VSCode 或者其它 IDEA 工具中，新建一个项目文件夹，然后打开终端（顶部菜单：Terminal → New Terminal）执行以下命令：

pip install requests # 或 pip3 install requests

如果命令执行成功，那么会体现类似这样的提示：

或者这样的：

Successfully installed requests-x.x.x

如果安装失败，并且你的电脑也有 Python 环境，那么可能是因为你的系统中有多个 Python 版本，导致你在不同的环境中使用了不同的 Python 版本，而 requests 库可能只安装在其中一个版本的环境中。

你可以在页面右下角切换版本。

还可以在 VSCode 中安装一个名为 “Python” 的插件，然后通过下面的方式来查看你当前的版本，并打开对应版本的控制台面板来运行上面的命令，比如：

如果实在处理不了这些报错的问题，可以跳到文章的最后一个小节，那里提供了一种更简单的调用 DeepSeek-R1 API 的方法。或者直接访问这篇文章，通过可视化的面板来调用 API：Deepseek API 调用教程，图文讲解

3. 基础调用代码

上面的命令执行成功后，在项目中新建一个以 .py 结尾的文件，比如 deepseek.py 文件，并将以下代码复制粘贴进去（注意替换 sk-你的密钥）。

# deepseek.py import requests # 填写你的 API Key API_KEY = "sk-你的密钥" url = "https://api.deepseek.com/chat/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}" } data = { "model": "deepseek-reasoner", # 指定使用 R1 模型（deepseek-reasoner）或者 V3 模型（deepseek-chat） "messages": [ {"role": "system", "content": "你是一个专业的助手"}, {"role": "user", "content": "你是谁？"} ], "stream": False # 关闭流式传输 } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: result = response.json() print(result['choices'][0]['message']['content']) else: print("请求失败，错误码：", response.status_code)

通过指定 model='deepseek-chat' 即可调用 DeepSeek-V3。

通过指定 model='deepseek-reasoner'，即可调用 DeepSeek-R1。

4. 运行代码

可以通过以下几种方式来运行代码：

可以点击右上角「▶」按钮来运行代码
可以在控制台通过python3 deepseek.py 或 python deepseek.py来运行代码
可以 “右键编辑器 → Run Python File in Terminal” 来运行代码

5. 成功效果

当看到类似以下输出即表示调用成功：

您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。

或者其它问题的答案。

量子计算是一种利用量子力学特性进行信息处理的新型计算模式，其核心原理与传统经典计算有本质区别。以下是量子计算的基本原理分点解释： --- ### 1. **量子比特（Qubit）** - **经典比特 vs. 量子比特** 经典计算机使用比特（0或1）作为信息基本单位，而量子计算机使用量子比特（qubit）。量子比特的独特之处在于它可以同时处于0和1的**叠加态**。 - **叠加态（Superposition）** 量子比特的状态可表示为： [ |psirangle = alpha|0rangle + beta|1rangle ] 其中，(alpha)和(beta)是复数（概率幅），满足(|alpha|^2 + |beta|^2 = 1)。测量时，量子比特会坍缩到0或1，概率分别为(|alpha|^2)和(|beta|^2)。 **类比**：想象一枚旋转的硬币，在停下前既是“正面”又是“反面”。 --- ### 2. **量子纠缠（Entanglement）** - **定义** 多个量子比特可形成纠缠态，此时一个量子比特的状态会瞬间影响另一个，即使它们相隔遥远（爱因斯坦称为“鬼魅般的超距作用”）。 - **示例** 贝尔态（Bell state）是最简单的纠缠态之一： [ |Phi^+rangle = frac{|00rangle + |11rangle}{sqrt{2}} ] 若测量其中一个量子比特为0，另一个必然也是0，反之亦然。 - **作用** 纠缠是实现量子并行性和量子通信（如量子隐形传态）的关键。

三、代码解析

1. 关键参数说明

2. 多轮对话示例

messages = [ {"role": "system", "content": "你是一位诗人"}, {"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}, {"role": "assistant", "content": "春风拂面柳丝长..."}, {"role": "user", "content": "请继续补充第二段"} ]

四、流式传输模式

修改以下参数即可开启：

data["stream"] = True response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) for line in response.iter_lines(): if line: decoded_line = line.decode('utf-8') print(decoded_line)

完整代码：

# deepseek.py import requests # 填写你的 API Key API_KEY = "sk-你的 API Key" url = "https://api.deepseek.com/chat/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}" } data = { "model": "deepseek-chat", # 指定使用 R1 模型（deepseek-reasoner）或者 V3 模型（deepseek-chat） "messages": [ {"role": "system", "content": "你是一个专业的助手"}, {"role": "user", "content": "你是谁？"} ], "stream": False # 关闭流式传输 } data["stream"] = True response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) for line in response.iter_lines(): if line: decoded_line = line.decode('utf-8') print(decoded_line)

下面用的是 V3 模型（deepseek-chat）输出的结果，为什么不用 R1？太火爆了，经常没响应：