DeepSeek R1 API 教程

DeepSeek R1 是用户常用来搜索 DeepSeek 推理能力的关键词。当前 API 侧建议优先使用 DeepSeek V4 Pro 的思考模式；旧 deepseek-reasoner 兼容入口将在 2026-07-24 后弃用。

DeepSeek R1 的特点

特点	说明
推理输出	思考模式通过 reasoning_content 返回推理内容
数学能力强	在 MATH 测试集上接近 o3 水平
开源权重	模型权重在 HuggingFace 公开
价格低	具体价格随模型版本和缓存命中变化，以实时价格为准

快速开始

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的 APIMaster Key",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "证明：对任意正整数 n，n³ - n 能被 6 整除。"
        }
    ],
    max_tokens=3000,  # R1 需要更多 Token 写推理过程
)
message = response.choices[0].message
print(getattr(message, "reasoning_content", ""))
print(message.content)

理解推理输出格式

DeepSeek V4 思考模式通常把推理内容放在 reasoning_content，最终答案放在 content。生产代码里优先读取字段，不要依赖 <think> 标签正则解析。

message = response.choices[0].message
reasoning = getattr(message, "reasoning_content", "")
final_answer = message.content
print(final_answer)

适合 DeepSeek R1 的任务

数学解题

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """解方程组，给出详细步骤：
2x + 3y = 12
5x - y = 7"""
        }
    ],
    max_tokens=2000,
)

代码逻辑验证

code = """
def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr)
    while left < right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid
    return -1
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": f"验证这段二分查找代码的正确性，找出所有边界情况：\n\n```python\n{code}\n```"
        }
    ],
)

逻辑推理题

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "有 5 个盒子，编号 1-5。奇数盒里放苹果，偶数盒里放橙子。第 3 盒被移走后，剩余盒子重新按 1-4 编号，规则不变。原来 4 号盒现在放什么水果？"
        }
    ],
)

DeepSeek R1 vs 其他推理模型

模型	MATH 得分	价格（输入/M）	适合场景
o3	~97%	$10.00	最高质量推理
DeepSeek V4 Pro（思考模式）	高	$0.435 原价	高性价比推理
o4-mini	~95%	$1.10	快速推理
Claude Opus 4.8	~90%	$5.00	综合推理

DeepSeek V4 Pro 思考模式适合数学/逻辑任务，但具体成本需要按实时价格和输出长度估算。

流式输出（查看实时推理过程）

with client.chat.completions.stream(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "证明哥德尔不完备性定理的核心思想。"}],
    max_tokens=4000,
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

价格与注意事项

• 输入/输出价格以模型广场实时价格为准
• 推理模型的输出 Token 往往多于普通模型，实际成本要用输出量来计算
• 建议设 max_tokens=2048–4096，避免简单题也生成超长推理

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