2025最新DeepSeek R1 API完全使用指南：三种调用方法详解【保姆级教程】

引言：为什么选择DeepSeek R1？

DeepSeek R1作为2025年最受欢迎的开源大模型之一，凭借其卓越的推理能力和强大的代码生成能力，已经成为众多开发者和企业的首选。与其他大模型相比，DeepSeek R1具有以下显著优势：

• 强大的推理能力：在复杂推理任务上表现出色，超越同类开源模型
• 优秀的代码能力：代码生成、调试和解释能力接近闭源商业模型
• 开放的生态系统：提供多种调用方式，适合不同用户需求
• 中英双语优化：对中文有着良好的理解和生成能力
• 持续更新迭代：模型不断优化，性能持续提升

本文将详细介绍DeepSeek R1 API的三种调用方法，无论您是专业开发者还是AI爱好者，都能找到最适合自己的接入方式。

DeepSeek R1 API三种调用方法对比

在开始详细教程前，让我们先对三种调用方法进行对比，帮助您快速选择最适合自己的方案：

从上图可以看出：

• 官方API：功能最全，但需要国外信用卡和繁琐认证，适合企业用户
• 硅基流动API：操作简单，支持人民币付款，国内直接访问，适合个人用户
• OpenRouter：一个API可调用多种模型，适合需要对比多个模型的用户

接下来，我们将详细介绍这三种方法的具体实现步骤。

方法一：官方API调用DeepSeek R1

官方API是直接从DeepSeek官方获取API密钥并调用的方式，具有功能最全、模型最新的优势。

步骤1：注册DeepSeek账号并创建API Key

1. 访问DeepSeek API文档
2. 点击右上角"Sign Up"注册账号
3. 登录后进入控制台，点击"API Keys"创建新的API密钥
4. 注意：此步骤需要绑定国外信用卡进行验证

提示：首次注册用户通常会获得一定的免费额度，可用于测试和小规模应用。

步骤2：安装OpenAI兼容的Python SDK

DeepSeek R1 API兼容OpenAI的接口规范，因此我们可以直接使用OpenAI的Python SDK：

hljs bash
pip install openai

步骤3：编写Python代码调用DeepSeek R1

以下是一个基本的调用示例：

hljs python
from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(
    api_key="your_api_key_here",  # 替换为你的API密钥
    base_url="https://api.deepseek.com/v1"  # DeepSeek的API基础URL
)

# 创建聊天完成请求
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",  # 指定使用DeepSeek R1模型
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有用的AI助手。"},
        {"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}
    ],
    temperature=0.7,  # 控制输出的随机性
    max_tokens=1000   # 控制回复的最大长度
)

# 打印回复内容
print(response.choices[0].message.content)

官方API高级用法

除了基本的聊天完成功能，DeepSeek R1官方API还支持以下高级功能：

1. 流式输出（Streaming）

流式输出可以实现类似ChatGPT那样的打字机效果，提升用户体验：

hljs python
stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于人工智能的诗"}],
    stream=True  # 启用流式输出
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

2. 函数调用（Function Calling）

DeepSeek R1支持函数调用功能，可以让模型调用预定义的函数：

hljs python
def get_weather(location, unit="celsius"):
    """获取指定位置的天气信息"""
    # 这里应该是实际的天气API调用
    return {"location": location, "temperature": 22, "unit": unit}

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[{"role": "user", "content": "北京今天的天气怎么样？"}],
    tools=[{
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定位置的天气信息",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市名称，如'北京'、'上海'"
                    },
                    "unit": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                        "description": "温度单位"
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }]
)

# 处理模型的函数调用请求
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
if tool_call.function.name == "get_weather":
    import json
    args = json.loads(tool_call.function.arguments)
    weather_info = get_weather(args["location"], args.get("unit", "celsius"))
    
    # 将函数执行结果发回模型
    final_response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-reasoner",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "北京今天的天气怎么样？"},
            response.choices[0].message,
            {
                "role": "tool",
                "tool_call_id": tool_call.id,
                "content": json.dumps(weather_info)
            }
        ]
    )
    print(final_response.choices[0].message.content)

方法二：硅基流动API调用DeepSeek R1

硅基流动API是国内用户访问DeepSeek R1最便捷的方式，无需科学上网，支持人民币付款。

步骤1：注册硅基流动账号并获取API Key

1. 访问硅基流动官网
2. 注册账号并登录
3. 在个人中心找到"API密钥"选项，创建新的API密钥
4. 充值余额（支持支付宝、微信支付等多种方式）

优势：无需科学上网，支持人民币付款，操作简单直观。

步骤2：安装OpenAI兼容的Python SDK

与官方API相同，硅基流动API也兼容OpenAI的接口规范：

hljs bash
pip install openai

步骤3：编写Python代码调用DeepSeek R1

hljs python
from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(
    api_key="your_siliconflow_api_key",  # 替换为你的硅基流动API密钥
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"  # 硅基流动的API基础URL
)

# 创建聊天完成请求
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reason/deepseek-reasoner",  # 注意模型名称与官方略有不同
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}
    ]
)

# 打印回复内容
print(response.choices[0].message.content)

硅基流动API的特点

硅基流动API除了提供基本的DeepSeek R1调用功能外，还有以下特点：

1. 国内直接访问：无需科学上网，访问速度更快
2. 人民币计费：支持支付宝、微信等支付方式，更适合国内用户
3. 简化的接口：对API进行了优化，使用更加简单
4. 中文技术支持：提供中文文档和技术支持

方法三：OpenRouter调用DeepSeek R1

OpenRouter是一个聚合多种大模型API的平台，通过一个API可以调用包括DeepSeek R1在内的多种模型。

步骤1：注册OpenRouter账号并获取API Key

1. 访问OpenRouter官网
2. 注册账号并登录
3. 在控制台创建新的API密钥
4. 充值余额（支持信用卡、加密货币等多种支付方式）

步骤2：安装OpenAI兼容的Python SDK

OpenRouter同样兼容OpenAI的接口规范：

hljs bash
pip install openai

步骤3：编写Python代码调用DeepSeek R1

hljs python
from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(
    api_key="your_openrouter_api_key",  # 替换为你的OpenRouter API密钥
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1"  # OpenRouter的API基础URL
)

# 创建聊天完成请求
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-reasoner",  # OpenRouter上的DeepSeek R1模型ID
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}
    ]
)

# 打印回复内容
print(response.choices[0].message.content)

OpenRouter的独特优势

OpenRouter作为一个模型聚合平台，具有以下独特优势：

1. 多模型统一接口：一个API可以调用多种大模型，方便对比和选择
2. 智能路由：可以根据请求自动选择最适合的模型
3. 成本优化：提供多种定价方案，可以根据需求选择最经济的模型
4. 多种支付方式：支持信用卡、加密货币等多种支付方式

DeepSeek R1 API常见问题解答

1. DeepSeek R1与其他大模型相比有什么优势？

DeepSeek R1在推理能力和代码生成方面表现出色，特别是在复杂推理任务上，性能接近甚至超过一些闭源商业模型。此外，它对中文的支持也非常好，适合中文用户使用。

2. 三种API调用方式的价格对比如何？

• 官方API：按token计费，通常为输入4美元/百万token，输出8美元/百万token
• 硅基流动API：按字符计费，约0.01元/千字符，比官方略贵但支持人民币
• OpenRouter：按token计费，价格略高于官方API，但提供多模型选择

3. 如何处理API调用中的错误？

常见错误处理示例：

hljs python
from openai import OpenAI, OpenAIError

client = OpenAI(api_key="your_api_key", base_url="your_base_url")

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-reasoner",
        messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
    )
    print(response.choices[0].message.content)
except OpenAIError as e:
    print(f"API调用错误: {e}")

4. 如何优化API调用的成本？

1. 合理设置max_tokens：只生成必要的内容长度
2. 减少不必要的系统提示：精简system message可以节省输入token
3. 批量处理请求：将多个小请求合并为一个大请求
4. 使用缓存：对于重复查询实现本地缓存

5. 如何提高API调用的稳定性？

1. 实现重试机制：

hljs python
import time
from openai import OpenAI, OpenAIError

def call_api_with_retry(max_retries=3, backoff_factor=2):
    client = OpenAI(api_key="your_api_key", base_url="your_base_url")
    
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model="deepseek-reasoner",
                messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
            )
            return response
        except OpenAIError as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                sleep_time = backoff_factor ** attempt
                print(f"尝试 {attempt+1} 失败: {e}. 等待 {sleep_time} 秒后重试...")
                time.sleep(sleep_time)
            else:
                print(f"达到最大重试次数. 最后错误: {e}")
                raise

2. 使用代理服务：在网络不稳定的情况下，可以考虑使用代理服务提高连接稳定性
3. 监控API状态：实现监控系统，及时发现并处理API异常

实际应用案例

案例1：智能客服系统

hljs python
from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(api_key="your_api_key", base_url="your_base_url")

# 客服知识库
knowledge_base = {
    "退款政策": "商品购买后7天内可无理由退款，需保持商品完好。",
    "配送时间": "正常情况下，订单确认后48小时内发货，物流时间约3-5天。",
    # 更多知识...
}

def customer_service_bot(user_query):
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-reasoner",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个专业的客服助手，请根据提供的知识库回答用户问题。如果知识库中没有相关信息，请礼貌地表示你需要查询更多信息。"},
            {"role": "user", "content": f"用户问题: {user_query}\n\n知识库: {json.dumps(knowledge_base, ensure_ascii=False)}"}
        ],
        temperature=0.3  # 降低随机性，保持回答的一致性
    )
    return response.choices[0].message.content

# 测试客服机器人
print(customer_service_bot("我想了解一下你们的退款政策"))

案例2：代码助手

hljs python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your_api_key", base_url="your_base_url")

def code_assistant(language, task_description):
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-reasoner",
        messages=[
            {"role": "system", "content": f"你是一个专业的{language}编程助手。请提供简洁、高效、易于理解的代码。"},
            {"role": "user", "content": task_description}
        ],
        temperature=0.2,  # 降低随机性，生成更确定的代码
        max_tokens=2000   # 允许生成较长的代码
    )
    return response.choices[0].message.content

# 测试代码助手
python_task = "编写一个函数，接受一个字符串列表，返回其中最长的字符串。如果有多个最长字符串，返回第一个。"
print(code_assistant("Python", python_task))

总结与建议

通过本文的详细介绍，我们了解了DeepSeek R1 API的三种调用方法及其各自的优缺点：

1. 官方API：功能最全，适合企业用户和专业开发者
2. 硅基流动API：操作简单，适合国内个人用户和小型项目
3. OpenRouter：多模型支持，适合需要对比多个模型的用户

根据您的具体需求和使用场景，可以选择最适合的调用方式：

• 如果您是企业用户，需要最新功能和最全面的支持，建议选择官方API
• 如果您是国内个人用户，希望操作简单且支持人民币付款，建议选择硅基流动API
• 如果您需要同时使用多种大模型并进行对比，建议选择OpenRouter

无论选择哪种方式，DeepSeek R1都能为您的应用带来强大的AI能力，帮助您实现更智能、更高效的功能。

希望本文对您了解和使用DeepSeek R1 API有所帮助。如有任何问题，欢迎在评论区留言讨论！

参考资源

• DeepSeek官方API文档
• 硅基流动官方网站
• OpenRouter官方文档
• OpenAI Python SDK文档