deepseek官方python sdk提供标准化、类型安全的api调用封装。需先pip install deepseek-sdk,再通过环境变量配置api密钥,然后初始化client并调用chat或stream接口,支持自定义base_url、timeout和代理。
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如果您希望在Python项目中便捷调用DeepSeek大模型API,避免手动构造HTTP请求、处理认证头、解析JSON响应等重复性工作,则DeepSeek官方Python SDK提供了标准化、类型安全、开箱即用的封装。以下是使用该SDK的详细操作步骤:
一、安装SDK
DeepSeek官方SDK已发布至PyPI,支持Python 3.8及以上版本,安装过程无需编译依赖,仅需执行标准pip命令即可完成环境集成。
1、确保系统中已安装pip且版本不低于22.0。
2、在终端中运行:pip install deepseek-sdk。
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3、验证安装是否成功:在Python交互环境中执行import deepseek,无报错即表示安装完成。
二、获取并配置API密钥
SDK通过API密钥进行身份认证,该密钥需从DeepSeek开发者平台控制台生成并绑定对应权限,不可硬编码于源码中,推荐通过环境变量注入以保障安全性。
1、登录DeepSeek Platform,进入“API Keys”页面。
2、点击“Create New Key”,填写描述后生成密钥,立即复制并妥善保存该密钥字符串(仅显示一次)。
3、在运行环境设置环境变量:export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx(Linux/macOS)或set DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx(Windows)。
三、初始化客户端并调用chat接口
SDK提供Client类作为统一入口,自动处理基础URL拼接、超时控制、重试逻辑与错误映射;chat方法封装了标准对话流程,返回结构化Message对象而非原始字典。
1、导入客户端:from deepseek import Client。
2、实例化客户端:client = Client()(自动读取DEEPSEEK_API_KEY环境变量)。
3、发起对话请求:response = client.chat(messages=[{"role": "user", "content": "你好"}])。
4、提取回复内容:print(response.choices[0].message.content)。
四、处理流式响应
对于长文本生成场景,SDK支持SSE流式传输,可逐块接收模型输出,降低首字延迟并实现前端实时渲染效果;流式响应返回Iterator对象,每次迭代返回一个ChatCompletionChunk实例。
1、调用流式接口:stream = client.chat(messages=[{"role": "user", "content": "请列举三个Python调试技巧"}], stream=True)。
2、遍历响应流:for chunk in stream: print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)。
3、注意:流式调用不支持同步等待全部完成,必须使用for循环或next()方式消费迭代器,否则连接将被挂起。
五、自定义基础配置
SDK允许覆盖默认服务地址、超时阈值及HTTP会话参数,适用于私有部署、代理访问或性能调优等特殊网络环境;所有配置项均通过Client初始化参数传入,不影响全局状态。
1、指定私有API端点:client = Client(base_url="https://my-deepseek-api.example.com/v1")。
2、调整超时设置:client = Client(timeout=(10.0, 60.0))(连接10秒,读取60秒)。
3、启用HTTP代理:client = Client(http_client=httpx.Client(proxies="http://127.0.0.1:8080"))。











