深海扫描
广域语料探察与百亿级别混合专家架构 (MoE)，犹如声呐深扫海床，以极低功耗捕获高维语义关联与细粒度特征。
NEW RELEASE
探索未至之境 · DeepSeek-R1 推理集群高可用 API 全面就绪
DeepSeek api开放平台 上手指南
副题「探索未至之境」—— 从密钥签发、高并发推理调用到 DeepSeek Harness 自动化编排，为全球开发者提供清晰明了的食谱式工程接入路径。
DeepSeek 网页版直达
免登录开箱即用，在线探索 DeepSeek-R1 纯强化学习长思维链推理与多模态知识交互。
打开网页版 →
DeepSeek API 开放平台
完全兼容 OpenAI 接口协议，支持高并发流式输出、函数调用与极速上下文缓存计费。
开发者接入 →
Recipe Sheet 01 · 快速制作清单
DeepSeek api开放平台上手页
DEEP SEEK 标记图鉴 · 探索未至之境坐标定位图
01
拿到密钥 (API Key)
登录 DeepSeek api开放平台控制台，创建并保管专属身份认证鉴权密钥，享有每百万 Token 极致性价比配额。
02
调用 AI (DeepSeek-R1 / V3)
替换已有客户端 Base URL，即可无缝向 DeepSeek AI 模型发起高并发流式推理请求，完整输出思索推导路径。
03
用 Harness 编排 (Workflow)
接入 DeepSeek Harness 自动化工作流与评测矩阵，开展多智能体协同、提示词基准检验与行业落地适配。
烹制完成 · 满血就绪
副题「探索未至之境」—— 随时体验生产级智能对话
探测未知
基于大尺度纯强化学习 (Pure RL) 的自主推演机制，越过人工标注盲区，面对复杂数学、算法竞赛与科研命题自发衍生解题链。
知识显影
将传统黑盒推断转化为实时透明呈现的“思考过程”，支持审视每一步推理分支、自我纠错逻辑与反思修正细节。
Harness 编排
DeepSeek Harness 专业测试与工作流框架，集成自动化评测套件，支持大模型在工程化落地中实现确定性调度与效能验证。
128K
超长上下文窗口
671B
MoE 架构总参数
37B
每 Token 激活参数
0.001
元/千Token 缓存命中价
STEP BY STEP SPECIFICATION
工程落地四步工序
01
注册账号并获取 API 鉴权凭证
在开放平台控制台快速生成专属鉴权令牌，配置组织限额并开启防刷报警。新用户开通即赠送测试代金券，即刻开启全系模型调用体验。
02
适配 OpenAI 兼容格式快速发起调用
将应用中的 base_url 指向 DeepSeek 官方端点，模型名称选择 deepseek-chat 或 deepseek-reasoner，支持 Python、Node.js、Go、Java 等多语言客户端零门槛迁移。
03
挂载 DeepSeek Harness 构建自动化工作流
利用官方提供的评测框架编排复杂业务流程，包含跨步骤参数注入、长文档断点分析、提示词批量压力回归与准确度自动化判定。
04
上线生产监控与上下文缓存优化
依托平台提供的实时日志监控面板查看延时分布、Token 吞吐量与异常状态码，配合智能上下文硬盘缓存机制减少高达 80% 的重复输入成本。
curl_deepseek_reasoner.sh
# 1. 设置鉴权环境变量并指定 DeepSeek 官方接口地址
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-unique-api-key-here"
# 2. 发送单列推理请求（兼容 OpenAI Chat Completions 规范）
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
-d '{
"model": "deepseek-reasoner",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一位精通算法与工程编排的深度求索专家，请遵循严谨推演逻辑解答。"
},
{
"role": "user",
"content": "请用三步法拆解分布式集群中 Harness 自动化任务调度的关键路径。"
}
],
"stream": true,
"temperature": 0.6
}'
# 3. 响应解析说明：模型会先流式返回 reasoning_content (深度思考链)，随后返回 content (最终答案)
Q: DeepSeek API 是否支持直接替代现有的商业模型接口？
支持。DeepSeek API 在数据协议、字段命名以及流式输出格式上严格兼容主流开发标准。只需在配置文件中修改 Base URL 与 API Key，即可在原工程中无缝切换并显著节约推理开销。
Q: DeepSeek-R1 推理模型与标准 V3 模型有什么区别？
DeepSeek-V3 擅长通用文字创作、多轮聊天、代码撰写与常识回答；而 DeepSeek-R1 经过大规模纯强化学习训练，在数学竞赛、代码Debug、复杂逻辑推导和多步规划上具备卓越的思考链自我反思机制。
Q: DeepSeek Harness 是如何辅助研发团队评测质量的？
DeepSeek Harness 提供轻量化且高复现度的评估流水线，能够对模型在各类学术基准、私有业务测试集上的输出进行自动打分与容错检验，免去开发者手工编写测试用例的繁重负担。