DeepSeek API 怎么直接调用？OpenAI 兼容端点接入教程

2026-07-07

数据截至 2026-07，价格与限额以各官网为准。

先把这件事说清楚：这篇讲的是怎么在自己的代码里直接调 DeepSeek 官方 API，不是怎么把 DeepSeek 接进 Cursor、Codex 这类编辑器工具。两件事看起来像，其实是两条完全不同的路，走错了会白折腾一圈。

如果你是想在 Cursor、Codex、Cline 这些 AI 编程工具里把默认模型换成 DeepSeek 省钱，那些工具早就把配置界面做好了，直接看对应的教程更快，本文末尾会给链接。这篇面向的是另一批人：想自己写脚本、写后端服务、接自己的产品，直接调 DeepSeek 的 API。核心就三件事——申请密钥、搞懂 base_url 怎么填、跑通第一次调用。

为什么说它是”OpenAI 兼容”

DeepSeek 官方 API 没有自己发明一套全新的请求格式，而是直接对齐了 OpenAI 的 Chat Completions 接口规范。这个设计对开发者是个大便宜——你不用装 DeepSeek 专属的 SDK，直接用官方 openai 这个 Python 包（或者对应语言的 OpenAI SDK），只改两处：base_url 换成 DeepSeek 的地址，api_key 换成 DeepSeek 的密钥，其余调用代码基本原样能跑。

这也是为什么前面提到的那些 AI 编程工具能”接入 DeepSeek”——它们内部本来就是按 OpenAI 兼容协议在发请求，DeepSeek 提供了同规格的端点，工具改个配置就接上了。原理是一回事，但用法上有本质区别：工具接入是改配置文件里的几个字段，让工具本身去调用；本文讲的是你自己写代码去调用，逻辑和排查思路都不一样，别混着看。

第一步：申请密钥

去 platform.deepseek.com/api_keys 这个地址，登录后就能创建 API Key。整个流程和大多数模型厂商的控制台差不多：注册账号、进到 API Keys 管理页、点创建，密钥生成后复制保存好。

这里有个通用提醒，不只针对 DeepSeek：密钥这类东西显示出来的窗口往往就那一次，关掉弹窗前一定当场复制存进密码管理器，别想着”等下再复制”，回头再想看基本就看不到明文了，只能重新生成一个。另外密钥不要直接写进代码里提交到 Git 仓库，放到环境变量里读取是更稳妥的做法，也方便换密钥时不用改代码。

第二步：搞懂 base_url 怎么填

这是接入 DeepSeek 最核心的一步，也是唯一真正需要”配置”的地方。DeepSeek 官方文档给出的 base_url 是：

https://api.deepseek.com

就这一个地址，兼容 OpenAI SDK 的请求格式。你不需要额外拼接版本号或者别的路径，官方快速开始文档里给出的示例就是直接把这串地址传给 SDK 的 base_url 参数。

第三步：Python 最小示例

官方快速开始文档给的示例是先装 OpenAI 官方 SDK，不是装什么 DeepSeek 专属包：

pip3 install openai

然后代码大概是这个样子：

import os
from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",   # 或 "deepseek-v4-flash"
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
    ],
    stream=False,
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}
)

print(response.choices[0].message.content)

看这段代码有几个点值得停一下。第一，client 是 openai 包里原生的 OpenAI 类，没有换成别的类名，靠 base_url 参数把请求指向了 DeepSeek 而不是 OpenAI 官方地址，这就是”兼容端点”的字面意思。第二，api_key 从环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 读，跑之前记得在环境里先 export 好，不然会报鉴权错误。第三，示例里出现了 reasoning_effort 和 extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} 这类扩展参数，用来控制模型是否走”思考模式”，这是 DeepSeek 在标准 OpenAI 接口之上加的自定义扩展字段，跟 OpenAI 原生接口没有的东西，用的时候留意一下这是 DeepSeek 特有参数，不是所有 OpenAI 兼容服务都支持同名字段。

官方文档同时也给了 curl 和 Node.js 的对应示例，核心逻辑完全一样：换 base_url、换密钥，其余不变。如果你的项目是 TypeScript/Node 技术栈，直接把这套思路套到 openai 的 Node SDK 上就行，没有额外的坑。

顺带提一句实操建议：第一次跑通之前，先用 curl 单独测一下密钥和网络是不是通的，比直接在项目代码里排查要快得多。因为一旦调不通，问题可能出在三个地方——密钥没读到、base_url 拼错、或者本地网络访问不了这个域名，curl 能最快把这三种情况区分开，不用在自己的业务代码里翻半天日志才发现是最基础的环境问题。

模型 id 该选哪个，旧名字要注意时间点

DeepSeek 当前主力是 V4 系列，分两档：deepseek-v4-flash（速度快、成本低）和 deepseek-v4-pro（能力更强、单价更高）。选哪个看你的任务对质量和延迟的要求，简单任务优先用 flash，省钱又够用；复杂推理任务再考虑 pro。

有个时间点必须提前知道：官方文档明确写着，旧模型名 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 将于 2026-07-24 15:59 UTC 弃用。如果你之前的代码或者看到的教程里还在用这两个名字，兼容期内它们分别对应新模型 deepseek-v4-flash 的”非思考模式”和”思考模式”，但过了这个时间点继续用旧名字大概率会调用失败。新写的代码建议直接用 deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro，不用再绕旧名字这一层。

并发方面官方文档也标了数字：deepseek-v4-flash 支持 2500 并发，deepseek-v4-pro 支持 500 并发，如果你的服务量级比较大，这个数字可以作为容量规划的参考，具体以官网当次页面为准。

和”接进编程工具”的区别，再强调一次

看到这里回头看开头那句话应该更清楚了：本文这套流程——申请密钥、填 base_url、用 openai SDK 直接发请求——是你自己的代码在跟 DeepSeek 服务器对话。而如果你想要的是”让 Cursor 里的自动补全和对话都用 DeepSeek 模型”，那是另一回事：Cursor 有自己的模型配置界面，你在界面里填的也是同样的 base_url 和密钥，但发请求的主体是 Cursor 这个程序本身，不是你写的代码。两者原理相通（都是靠 OpenAI 兼容端点），但操作对象和排查方式不一样——自己写代码调不通，问题往往在你的 Python/Node 环境或者密钥环境变量;工具里配不通，问题往往在工具的配置界面填错了字段或者版本不支持自定义 base_url。

如果你是想接编辑器工具而不是自己写代码，可以直接看这几篇更对口：

Cursor 怎么接 DeepSeek，看 Cursor 接入 DeepSeek 等国产模型配置教程
Codex 怎么接 DeepSeek，看 Codex 接入 DeepSeek 等国产模型配置教程
想一次看懂 Cursor、Claude Code、Codex、Cline 几款工具的共性接法，看主流 AI 编程工具怎么接 DeepSeek？横向配置汇总

常见坑 / 注意

别装 DeepSeek 专属 SDK：官方走的就是 OpenAI 兼容协议，直接用 pip install openai 这个官方包即可，没有单独的 deepseek SDK 包需要装。
base_url 别拼错：就是 https://api.deepseek.com，不用额外加版本号路径，官方示例长什么样就照抄。
密钥只显示一次：当场复制存好，别关了弹窗才想起来。
旧模型名有弃用时间点：deepseek-chat/deepseek-reasoner 2026-07-24 之后大概率调不通，新代码直接用 deepseek-v4-flash/deepseek-v4-pro。
接工具和接代码是两件事：想让编辑器用上 DeepSeek，看编辑器专属教程；自己写服务调用，才是本文这套流程。
extra_body 里的思考模式参数是 DeepSeek 扩展字段：不是所有 OpenAI 兼容服务都支持同名参数，换到别的兼容服务时留意文档差异。