使用DeepSeek API SDK：OpenAI和Anthropic客户端

您想从自己的代码中调用DeepSeek V4，并想知道您是否需要一个定制的客户端库，或者您已经信任的SDK是否可以使用。简答：没有第一方的“DeepSeek SDK”。DeepSeek API SDK的故事是DeepSeek故意镜像了两种现有的线格式——OpenAI的Chat Completions和Anthropic的Messages——因此官方的`openai`和`anthropic`包，以及大多数第三方包装（LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK），只需更改`base_url`和`api_key`即可工作。本指南将介绍两个兼容的表面，截至2026年4月应使用的V4模型ID，一个工作的Python快速入门，重要的参数，两个计费的工作示例，以及在生产中会咬你一口的错误模式。

“DeepSeek API SDK”究竟是什么意思

DeepSeek不发布带有自己包名的品牌SDK。相反，该平台公开了两个与开发者已使用的格式相匹配的HTTP表面： OpenAI聊天完成 and Anthropic消息DeepSeek API使用与OpenAI/Anthropic兼容的API格式，通过修改配置，您可以使用OpenAI/Anthropic SDK或与OpenAI/Anthropic API兼容的软件来访问DeepSeek API。这意味着您安装的“SDK”仅仅是来自OpenAI或Anthropic的上游客户端，指向DeepSeek的基础URL，并使用DeepSeek API密钥。

两个实际后果：

• 如果您的代码库已经调用OpenAI或Anthropic，切换到DeepSeek只需两行代码更改—— base_url and api_key.
• 基于这些SDK构建的工具——LangChain、LlamaIndex、DSPy、Vercel AI SDK、评估工具如Promptfoo和Inspect——无需代码更改即可工作。官方的openai SDK可以通过base-URL覆盖使用，以及所有现有的OpenAI兼容包装，包括LangChain、LlamaIndex和DSPy，也都适用。

The current generation is DeepSeek V4，于2026年4月24日发布，以MIT许可证下两个开放权重的专家混合模型的形式发货： DeepSeek V4-Pro (1.6T total / 49B active parameters, frontier tier) and DeepSeek V4-Flash (284B / 13B 活跃，成本效益高)。两者均提供默认输出，并支持最多 1,000,000-token context window 的输出。 384,000 tokens 思考模式是一个请求参数，而不是一个独立的模型ID。

两个基本URL以及需要安装哪个SDK

两个端点，两种请求形状——选择与您已使用的SDK生态系统相匹配的一种。

Chat requests hit POST /chat/completions, 兼容OpenAI的端点。DeepSeek增加了对Anthropic API格式的支持，基本URL为https://api.deepseek.com/anthropic。两个端点都接受相同的API密钥。使用与现有代码匹配的任一端点；除非有特定的便携性原因，否则不要编写同时击中两个端点的包装层。

快速入门：使用OpenAI软件开发工具包的Python

针对最小可行调用 deepseek-v4-flash 在非思考模式下。将您的密钥保存为 DEEPSEEK_API_KEY，然后运行以下Python代码片段：

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."},
        {"role": "user", "content": "Summarise the OSI model in three bullets."},
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=400,
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},  # V4 enables thinking by default; disable for the minimum viable non-thinking call
)
print(resp.choices[0].message.content)

要在V4模型上启用思考模式，添加 reasoning_effort="high" and the thinking 标志。当启用思考模式时，API返回 DeepSeek API documentation 将thinking-max描述为最密集的设置；它需要384K个token的输出预算。thinking_mode是最大的成本杠杆：非思考模式完全跳过推理跟踪，并以大约V3.2的速度返回token，思考模式启用一个额外的token成本但能提高代码和数学的准确性的推理块，而thinking_max在DeepSeek的标题表中生成分数——它也消耗最多的token，并且是唯一需要384K+上下文预算的模式。

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Plan a 5-step migration from V3.2 to V4."}],
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)
print(resp.choices[0].message.reasoning_content)  # the reasoning trace
print(resp.choices[0].message.content)            # the final answer

When thinking is enabled the API returns reasoning_content alongside the final content在V4上，往返 reasoning_content 对于任何助手产生的 tool_calls 条目——省略它将触发400错误。对于纯思考操作而不调用工具，V4不需要往返；旧版 deepseek-reasoner 拒绝 reasoning_content 输入，因此只有在针对该旧ID时才去除它。

在curl中的相同调用

curl https://api.deepseek.com/chat/completions 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}" 
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": false
  }'

快速入门：使用Anthropic SDK的Python

如果您的代码库已经使用Anthropic的 messages.create 形状，安装 anthropic 包和覆盖两个环境变量。配置ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic和ANTHROPIC_API_KEY，然后调用client.messages.create并设置model="deepseek-v4-pro"。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.deepseek.com/anthropic",
    api_key="...your DeepSeek key...",
)

message = client.messages.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hi, how are you?"}],
)
print(message.content)

两个特定于Anthropic表面的注意事项。首先，对等性不是1:1：DeepSeek表示端点忽略anthropic-beta和anthropic-version，忽略container、mcp_servers、metadata、service_tier、top_k和几个cache_control字段，支持思考但忽略budget_tokens，并忽略tool_choice中的disable_parallel_tool_use。其次，当你向DeepSeek的Anthropic API传递不受支持的模型名称时，API后端将自动将其映射到deepseek-v4-flash模型。如果你想要V4-Pro，请明确设置模型ID。

Legacy IDs and the migration window

旧代码中硬编码 deepseek-chat or deepseek-reasoner 仍然运行，但受时钟控制。DeepSeek API现在通过OpenAI ChatCompletions接口和Anthropic接口支持V4-Pro和V4-Flash；要访问它们，基本URL保持不变，模型参数应设置为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash。两个旧版API模型名称deepseek-chat和deepseek-reasoner将于2026-07-24停止使用，在此期间它们分别指向deepseek-v4-flash的非思考和思考模式。硬切换时间是 2026-07-24 at 15:59 UTC; 之后，使用旧ID的请求将失败。

迁移是一行 model= 变更。基本URL不会移动。如果您维护的示例、仪表板或定价计算器仍然引用旧ID，请现在替换它们——参见 DeepSeek API documentation 用于规范映射。

关键参数

OpenAI界面接受您已知的参数。以下是对您最常设置的参数的简要介绍：

• temperature —— 0为确定性，2为变化最大。DeepSeek推荐的默认值：代码和数学为0.0，数据分析为1.0，一般对话和翻译为1.3，创意写作为1.5。
• top_p — 核心采样。设置此选项。 or temperature, not both.
• max_tokens — 输出容量。V4支持高达384,000。在JSON模式下使用时，始终明确设置。
• reasoning_effort — 仅V4支持；接受 "high" or "max". 与 extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}.
• stream 配对。 true，您将接收到服务器发送的事件。启用思考功能后， reasoning_content 将与最终答案一起流式传输。请参阅 DeepSeek API streaming 了解块处理。
• response_format — {"type": "json_object"} 打开JSON模式（下文将介绍）。
• tools — 以OpenAI格式声明的函数。在思考和非思考模式下均受支持。

The DeepSeek API function calling 指南包含完整的模式；有关缓存键行为和前缀检测规则，请参阅 DeepSeek context caching.

JSON模式——设计而非保证

Set response_format={"type": "json_object"} 模型是 designed 返回有效的JSON。每个生产调用者都必须处理的三个注意事项：

1. API有时会返回空内容。使用略有变化的提示重试。
2. 提示本身必须包含字面词“json”和一个小示例模式。
3. Set max_tokens 足够高，以至于模型不能在对象中间截断。

“保证有效的JSON”不是正确的心理模型。将响应视为需要 json.loads 在try/except内部。更长的处理方法在 DeepSeek API JSON mode.

无状态——最常见的惊喜

上。chat.deepseek.com的网页聊天会保留您的对话历史；API不会。 POST /chat/completions 是无状态的——服务器不会记住之前的回合。您的客户端必须重新发送完整的 messages 数组以维护多轮对话。从聊天应用思维模式过来的新开发者会因此浪费数小时。如果您需要持久性，请在您的侧边构建（以对话ID为键的数据库即可）。

工作示例：每百万次调用的成本

两种场景，一个2,000个token的系统提示在调用间缓存，一个200个token的用户消息每次都作为缓存未命中，一个300个token的响应。价格截至2026年4月——请与 DeepSeek API pricing page before committing budget.

示例 A — deepseek-v4-flash

示例 B — deepseek-v4-pro

Pro在V4-Pro 75%促销期间（至2026年5月31日）大约是Flash的3倍（列表价为12倍）。用户消息在每次调用时都是缓存未命中，即使系统提示命中也不要从您的电子表格中省略该行。对于交互式估计，请使用 DeepSeek pricing calculator.

Error handling patterns

The OpenAI软件开发工具包 raises typed exceptions you can catch. The codes you will see in production:

Python中的最小重试模式：

import time
from openai import OpenAI, APIStatusError

def call_with_retry(client, **kwargs):
    for attempt in range(5):
        try:
            return client.chat.completions.create(**kwargs)
        except APIStatusError as e:
            if e.status_code in (429, 500, 503) and attempt < 4:
                time.sleep(2 ** attempt)
                continue
            raise

记录响应头中返回的请求ID——这是提交有用支持报告的最快方式。完整的分类法在 DeepSeek API error codes.

值得了解的第三方SDK选项

如果您想要在原始OpenAI客户端之上添加一层，目前有两个处于活跃维护状态：

• Vercel AI SDK ——DeepSeek提供者是可通过@ai-sdk/deepseek模块访问的，默认前缀是https://api.deepseek.com。适用于Next.js和Edge运行时。
• LangChain / LlamaIndex ——将他们的OpenAI兼容适配器指向DeepSeek的基础URL。无需DeepSeek特定的包。

对于本地破解，社区维护的 deepseek-cli Python包封装了API以供终端使用——适用于一次性提示，但不是生产依赖。

认证和密钥卫生

认证是在标准上的携带令牌 Authorization 头部。将密钥视为密码：永远不要提交它，按项目范围密钥，并在离职时更换。The DeepSeek API authentication 指南涵盖了头部格式和轮换策略；如果您是从零开始的，那么 get a DeepSeek API key 演示是通往更广泛API主题目录的最短路径。对于更广泛的API端主题目录，中心索引了每个参考和教程。 DeepSeek API docs and guides SDK和变更

关于历史低谷时段折扣怎么办？

50%/75%非高峰API折扣已于2025年9月5日停止，并且没有在V4中重新引入。如果教程将其列为有效，则该教程已过时。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.