DeepSeek R1 API 教程

DeepSeek R1 是专为推理设计的大模型——类似 OpenAI o1，会在给出答案前进行完整的思维链推理，在数学、科学、逻辑题上表现突出，且价格比 o3 便宜 5–10 倍。

DeepSeek R1 的特点

特点	说明
思维链推理	回答前先输出 <think> 推理过程
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	$0.55/M 输入，约为 o3 的 5%

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-r1",
    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
)
print(response.choices[0].message.content)

理解 R1 的输出格式

R1 会先输出思维链，再给出最终答案：

<think>
要证明 n³ - n 能被 6 整除，可以分解因式：
n³ - n = n(n²-1) = n(n-1)(n+1) = (n-1)n(n+1)

这是三个连续整数的乘积...
因此 (n-1)n(n+1) 必然能被 2 和 3 整除，即被 6 整除。
</think>

**证明：**

将 n³ - n 分解因式：
n³ - n = (n-1)·n·(n+1)

这是三个连续整数的乘积...

提取最终答案（去掉推理过程）：

import re

def 提取答案(文本):
    return re.sub(r'<think>.*?</think>', '', 文本, flags=re.DOTALL).strip()

答案 = 提取答案(response.choices[0].message.content)
print(答案)

适合 DeepSeek R1 的任务

数学解题

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    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

代码 = """
def 二分查找(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-r1",
    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{代码}\n```"
        }
    ],
)

逻辑推理题

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    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 R1	~97%	$0.55	高性价比推理
o4-mini	~95%	$1.10	快速推理
Claude Opus 4.8	~90%	$15.00	综合推理

R1 是数学/逻辑任务的最佳性价比选择，精度接近 o3 但价格低约 18 倍。

流式输出（查看实时推理过程）

with client.chat.completions.stream(
    model="deepseek-r1",
    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：$0.55/M Token
• 输出：$2.19/M Token
• R1 的输出 Token 远多于普通模型（因为有推理过程），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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