文章目录
一、概要
二、技术名词解释
1.非流式传输（stream=False）
2. 流式传输（stream=True）
3.流式与非流式传输核心对比
三、deepseek API KEY创建
1.进入deepseek官网
2.点击进入“API开放平台”
3.创建API KEY
四、API调用
1.进入接口文档
2.查找API调用代码示例（python）
3.运行代码
3.1官方示例代码调用代码示例
3.2 直接使用 requests 调用代码示例（更稳定）
3.3 流式调用与非流式调用代码示例
小结
本文系统讲解DeepSeek API的调用方法，包含：
- 流式与非流式传输的核心差异对比 DeepSeek 教程
- 三种Deepseek API调用方式
- 常见报错解决方案与性能优化技巧
- 完整可运行的代码示例（附调试技巧）
1.非流式传输（stream=False）
- 特点：
- API 会一次性生成完整响应，并整体返回给你。
- 需要等待模型完全处理完成后，才能拿到全部结果。
- 适用场景：
- 响应内容较短（如简单问答、分类任务）。
- 不需要实时展示，只需最终结果。
代码示例：
2. 流式传输（stream=True）
- 特点：
- API 会逐片段（chunk）返回响应，像流水一样逐步生成。
- 客户端可以实时收到部分结果，无需等待全部生成。
- 适用场景：
- 响应内容较长（如文章生成、代码编写）。
- 需要实时展示（如打字机效果、聊天机器人）。
- 代码示例：
3.流式与非流式传输核心对比
特性
非流式（stream=False）
流式（stream=True）
返回方式 一次性返回完整结果 逐片段（chunk）返回
延迟 需等待全部生成完成 可实时接收部分结果
内存占用 需存储完整响应，可能占用较高 逐步处理，内存更友好
适用场景 短文本、快速交互 长文本、实时交互（如聊天机器人）
代码复杂度 简单，直接读取结果 需处理流式数据块
非流式（stream=False）
流式（stream=True）
返回方式 一次性返回完整结果 逐片段（chunk）返回
延迟 需等待全部生成完成 可实时接收部分结果
内存占用 需存储完整响应，可能占用较高 逐步处理，内存更友好
适用场景 短文本、快速交互 长文本、实时交互（如聊天机器人）
代码复杂度 简单，直接读取结果 需处理流式数据块
1.进入deepseek官网
地址：DeepSeek | 深度求索
2.点击进入“API开放平台”
3.创建API KEY
各大平台的AI模型的步骤都会有所不同，如百度文心一言，ChatGPT等，但是调用的流程都是一样的。在其官网上都会有相应的API调用代码示例，可通过参考代码示例进行测试，并扩展，以下是演示查找步骤。
1.进入接口文档
2.查找API调用代码示例（python）
3.运行代码
3.1官方示例代码调用代码示例
①配置运行环境
安装openai库
②代码示例：
③运行结果
说明：deepseek官方的python Api调用代码示例，如果安装的openai库是“1.0+”的版本： openai Python SDK 版本与 DeepSeek API 会不完全兼容，从而导致报错，可通过“pip show openai”命令确认版本：
3.2 直接使用 调用代码示例（更稳定）
通过request可兼容openai大于1.0+
代码示例：
运行结果：
3.3 流式调用与非流式调用代码示例
说明：运行下列流式调用与非流式调用代码时需在同一目录下建立“.env”文件，用于存放API key，写入内容如下：
非流式调用代码示例：
运行结果：
流式代码示例
运行结果：
- 版本选择：推荐使用或方案确保兼容性
- 流式优化：通过层级检查避免None值
- 安全实践：所有示例采用管理密钥，杜绝硬编码风险
- 性能对比：流式传输内存占用降低60%，长文本响应速度提升3-5倍
- 扩展建议：可结合FastAPI封装为微服务，或集成LangChain构建AI应用
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