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DeepSeek API调用常见错误代码(Error Code)解决方法

月夜之吻

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发布时间:2026-02-11 21:06:44

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来源于php中文网

原创

deepseek api常见错误及解决方法:一、invalid_api_key——检查密钥状态、格式与隐藏字符;二、rate_limit_exceeded——查看配额头、加退避重试、合并请求或申请提额;三、model_not_found——核对模型名、接口版本与字段位置;四、invalid_request_error——校验请求体结构、字段类型与sdk兼容性;五、context_length_exceeded——精准计token、精简消息、分块处理并限制max_tokens。

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deepseek api调用常见错误代码(error code)解决方法

如果您在调用 DeepSeek API 时收到错误响应,通常会伴随一个明确的 HTTP 状态码及 JSON 格式的错误体,其中包含 code 字段标识具体错误类型。以下是针对常见 error code 的多种解决方法

一、code: "invalid_api_key"

该错误表示请求中提供的 API Key 无效、格式错误、已过期或未启用访问权限。系统无法通过该密钥识别合法用户身份。

1、登录 DeepSeek 开发者控制台,进入 API Keys 管理页面。

2、确认所用密钥状态为 Enabled,且未超过有效期。

3、检查请求头 Authorization 字段是否严格遵循 Bearer your_api_key_here 格式,确保无多余空格或换行。

4、复制密钥时避免误选隐藏字符,建议在纯文本编辑器中粘贴后重新手动输入末尾字符以排除不可见符号干扰。

二、code: "rate_limit_exceeded"

该错误表明当前账户在指定时间窗口内超出允许的请求频次或总 token 消耗量,触发服务端限流机制。

1、查看响应头中的 X-RateLimit-RemainingX-RateLimit-Reset 字段,确认剩余配额与重置时间戳。

2、在客户端代码中添加指数退避逻辑,例如首次等待 1 秒,失败后依次等待 2 秒、4 秒、8 秒,直至达到上限。

3、检查是否在循环中未加延迟地连续发起请求,应改用批量请求(如支持 batch 参数)或合并多个小请求为单次大请求。

4、若需更高配额,前往开发者控制台提交配额提升申请,并如实填写业务场景与预期 QPS。

三、code: "model_not_found"

该错误说明请求中指定的 model 名称不存在、拼写错误、或当前 API 版本不支持该模型。

1、访问 DeepSeek 官方文档的 Models 页面,核对所用 model 字符串是否与最新列表完全一致,例如 deepseek-chat 不可写作 deepseek_chatdeepseek-v1

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2、确认所调用的 API Endpoint 地址对应正确版本,v1 接口不支持仅存在于 v2 的模型。

3、使用 curl 命令直接测试基础模型枚举接口:GET /v1/models,验证返回列表中是否包含目标 model。

4、检查请求体中 model 字段是否被意外嵌套在其他对象内(如放在 messages 外层或 parameters 下),应确保其位于根级 JSON 对象中。

四、code: "invalid_request_error"

该错误表示请求体结构不符合 API 规范,常见于字段缺失、类型错误、嵌套层级异常或必填参数未提供。

1、逐项对照文档中该接口的 Request Body 示例,确认 presence_penalty、temperature、max_tokens 等字段值类型为 number 而非字符串。

2、检查 messages 数组是否为空或包含非法角色(仅允许 systemuserassistant),且首条消息角色不能为 assistant。

3、验证 content 字段是否为非空字符串,禁止传入 null、undefined 或纯空白字符(如 " " 或 "\u2000")。

4、若使用 SDK,确认 SDK 版本与当前 API 版本兼容,旧版 SDK 可能自动注入已弃用字段导致校验失败。

五、code: "context_length_exceeded"

该错误指出请求中 tokens 总数(含 prompt 与生成预期)超过所选模型允许的最大上下文长度。

1、使用官方提供的 token 计算工具或开源库(如 transformers 库的 tokenizer)对 messages 数组进行精确计数,而非依赖粗略字数估算。

2、移除 messages 中冗余的 system 指令或历史对话轮次,优先保留最近 3–5 轮有效交互。

3、将长文档摘要任务拆分为分块处理:先调用 /v1/embeddings 获取向量,再通过相似度检索关键段落,最后送入模型生成回答。

4、在请求中显式设置 max_tokens 为较小值(如 256),避免模型尝试生成远超上下文承载能力的内容。

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