一、技术方式：

以下是使用DeepSeek API的详细步骤教程，以调用其大模型服务为例（如 DeepSeek Chat 或 DeepSeek-R1）：

步骤 1：获取API密钥

1. 注册/登录账号
2. 访问 DeepSeek官网。
3. 创建新账户或登录已有账户。
4. 获取API Key
5. 进入控制台或用户中心。
6. 在“API管理”或“密钥管理”部分生成新的API密钥。
7. 复制并保存密钥（如 sk-xxxxxxxxxxxxxxxx），密钥仅显示一次。

步骤 2：阅读API文档

• 访问 DeepSeek API文档。
• 查看支持的模型列表（如 deepseek-chat）、终结点URL、请求参数、计费方式等。

步骤 3：调用API（Python示例）

安装依赖库

pip install requests

代码示例

import requests

url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"  # 替换为你的API密钥

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}

data = {
    "model": "deepseek-chat",  # 指定模型
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！请介绍一下你自己。"}
    ],
    "temperature": 0.7  # 控制生成随机性（0-2）
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    reply = result['choices'][0]['message']['content']
    print(reply)
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
    print(response.text)

步骤 4：处理响应

• 成功响应（HTTP 200）示例：
• { "id": "chat-abc123", "choices": [ { "message": { "role": "assistant", "content": "您好！我是由深度求索开发的智能助手DeepSeek-R1。" } } ], "usage": { "prompt_tokens": 20, "completion_tokens": 25 } }
• 错误处理：401 Unauthorized: API密钥无效。429 Too Many Requests: 超出速率限制。400 Bad Request: 请求参数错误。

参数说明

注意事项

1. 密钥安全：不要将API密钥暴露在客户端代码或公开仓库。
2. 用量监控：在控制台查看调用次数和费用。
3. 流式响应：如需实时流式输出，可设置 stream=True 并处理分块响应。

二、软件方式（Cherry Studio）简化版

下载软件：Cherry Studio

步骤 1：准备工作

1. 注册DeepSeek账号并获取API密钥
2. 访问 DeepSeek平台，注册/登录账号。
3. 在控制台中生成API密钥（如 sk-xxxxxxxxxxxxxxxx），保存备用。
4. 访问Cherry Studio
5. 访问 Cherry Studio官网（假设为官方地址，请以实际为准）。
6. 注册/登录Cherry Studio账号。

步骤 2：创建Cherry Studio项目

1. 新建项目
2. 在Cherry Studio控制台点击 Create New Project。
3. 输入项目名称（如 DeepSeek-Integration），选择Python环境。
4. 配置环境
5. 确保Python环境已安装 requests 库（调用API的依赖）：
7. pip install requests
8. 如需其他依赖（如流式响应处理），按需安装。

步骤 3：在代码中集成DeepSeek API

方法 1：直接调用API（推荐）

1. 在Cherry Studio中创建Python文件
2. 新建文件（如 deepseek_demo.py）。
3. 编写代码
5. import requests import os # 从环境变量读取API密钥（更安全） api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY") # 需先在Cherry Studio中配置环境变量 # 或直接填写密钥（仅测试时使用，勿暴露） # api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx" url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}" } data = { "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "user", "content": "你好，请写一首关于秋天的诗。"} ], "temperature": 0.7 } response = requests.post(url, json=data, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() print(result['choices'][0]['message']['content']) else: print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")
6. 配置环境变量（安全推荐）
7. 在Cherry Studio项目设置中找到 Environment Variables。
8. 添加新变量：DEEPSEEK_API_KEY = sk-xxxxxxxxxxxxxxxx。

方法 2：使用Cherry Studio的预集成功能（如支持）

如果Cherry Studio已内置DeepSeek集成，操作会更简单：

1. 选择模型在模型列表中选择 DeepSeek。
2. 填写参数输入API密钥、调整生成参数（temperature、max_tokens等）。
3. 直接调用通过图形界面或预置代码模板发起请求。

步骤 4：运行与调试

1. 执行代码在Cherry Studio中点击运行按钮，查看输出结果。
2. 常见问题处理API密钥错误：检查环境变量名称是否与代码一致。网络超时：确认Cherry Studio服务器IP未被DeepSeek API拦截。依赖缺失：通过终端安装缺少的库（如 pip install requests）。

步骤 5：扩展功能

1. 流式响应（Streaming）
3. data["stream"] = True response = requests.post(url, json=data, headers=headers, stream=True) for line in response.iter_lines(): if line: print(line.decode("utf-8"))
4. 批量请求使用异步库（如 aiohttp）提高效率。
5. 结果保存将输出保存至Cherry Studio的云存储或本地文件。

注意事项

1. 密钥安全始终通过环境变量管理密钥，避免硬编码。
2. 用量监控在DeepSeek控制台查看API调用次数和费用。
3. 速率限制DeepSeek API可能有每分钟/每天的调用限制，需合理设计重试逻辑。

通过以上步骤，你可以在Cherry Studio中快速集成并调用DeepSeek的API。