DeepSeek已经火了一段时间，但是由于官方访问量太大，经常出现服务器繁忙的情况，今天AFAN就教大家免费使用API的方式调取DeepSeek，本文会展示全量调取和流式调取2种方式，会对接DeepSeek-V3文本模型和DeepSeek-VL2视觉模型。
对应的代码呢，都可以通过github这个工程：github.com/AFAN-LIFE/A... 或者加我的微信（afan-life）进入粉丝群免费获取。
硅基流动API准备
首先大家需要访问硅基流动官网：siliconflow.cn/zh-cn/。 硅基流动是一个集成了众多大模型的云服务平台，你可以通过API调用的方式快速的使用模型广场中的大模型服务。大模型的使用是按量收费的，但好在硅基流动会为每位新注册的用户，尤其是通过扫描下方邀请码二维码注册的用户，赠送一定的平台配额（14元）和TOKEN数（2000万），能够帮助大家免费的使用一段时间。
大家在登录注册完毕之后，可以点击API密钥新建你的API密钥，可以随便填写一个密钥名称，然后呢可以点击这个密钥复制。待会我们就将使用这个密钥进行API的对接。
DeepSeek有两类模型，一类呢是纯文字交互的模型，比如这里面的R1和V3还有一类呢，是视觉语言的模型VL2。那我们先看V3这个模型，大家点击模型服务并选择在线体验，可以进入硅基流动的模板界面，可以快速的生成模板代码。
我们可以把刚才复制的代码粘贴下来，利用这个代码我们就可以很快的进行调取。但这里我也做了微调，比如忽略SSL认证，以及传入messages对话内容，接着我们开始执行。
ini
SK_CODE = '你的SK码'import requests
url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"
payload = { "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3", "stream": False, "max_tokens": 512, "temperature": 0.7, "top_p": 0.7, "top_k": 50, "frequency_penalty": 0.5, "n": 1, "messages": [ { "role": "user", "content": "What opportunities and challenges will the Chinese large model industry face in 2025?" } ],}headers = { "Authorization": f"Bearer {SK_CODE}", "Content-Type": "application/json"}
# 忽略 SSL 验证response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, verify=False)# R安装：install.packages("lazyeval")等待一段时间我们就会拿到执行结果，那这就是DeepSeek-V3的普通的全量调取，但是普通的全量调取需要大模型在把内容全部生成完之后，才会返回给我们。而我们在使用网页版的DeepSeek时，它是一个字一个字的吐出来的，这种方式也称为流式调取。
接着AFAN对代码进行了一定的修改，请求的时候将stream参数设置为True，并且在接收端做了流式的获取。执行会发现DeepSeek返回的内容就是一行一行实时的出现的了。
除此之外，DeepSeek还有一个VL2的视觉模型。那同样，在我们创建文本对话请求的API当中，我们可以选择模型类型为VLM，接着我们选择大模型为DeepSeek-VL我们可以把这串代码进行复制。
我们要注意一下，在这里的messages的参数中，它其中可以选择不同的item，我们可以选择image item，也可以选择text item，那么利用这个视觉大模型，我们可以传递给它一个互联网上的图片，也可以把本地的图片编码为Base之后发送给它。
在这里AFAN我本地准备了一个医学图表，然后我开始调取Deepseek-VL2。在这里我们要细化messages的content，一部分是我们的image URL，一部分是我们让大模型对这张图片做一定的分析。然后我们可以执行代码，很快我们就得到了返回结果，可以看到Deepseek的VL2视觉模型，它不仅识别了图中的文字，还能够识别图中曲线的位置。
好的，以上就是本期视频的所有内容了，详细操作步骤和代码见本文开头的视频或工程文件。