一步API中文文档
  1. 接口
一步API中文文档
  • 01_人工客服
  • 02_购买地址
  • 03_base_url说明
  • 04_API key的获取和使用
  • 05_支持的模型与在线查询
  • 06_API Key余额查询
  • 07_常用工具配置教程
    • 01 Chatbox 配置一步API
    • 02 PyCharm 配置一步API
    • 03 Cursor 配置一步API
    • 04 Trae AI 配置一步API
    • 05 CherryStudio 配置一步API
    • 06 Dify 配置一步API
    • 07 AingDesk 配置一步API
    • 08 VS Code 配置一步API
    • 09 IntelliJ IDEA 配置一步API
    • 10 immersivetranslate 沉浸式翻译配置一步API
    • 11 Zed 配置一步API
    • 12 DeepChat 配置一步API
    • 13 Void 配置一步API
    • 14 LibreChat 配置一步API
    • 15 Sider 配置一步API
    • 16 NextChat 配置一步API
    • 17 ChatWise 配置一步API
    • 18 Glarity 配置一步API
    • 19_Tavo 配置一步API
    • 20_OMate Chat 配置一步API
    • 21 Claude Code 配置一步API
    • 22_91写作配置
  • 08_示例代码
    • python
      • 01 OpenAI-Python示例代码
      • 02 Claude-Python示例代码
      • 03 OpenAI-image-Python示例代码
      • 04 Gemini-Python示例代码
      • 05_Rerank-python示例代码
      • 06_Python分析文件代码示例
      • 07_Python其他示例
    • Java
      • 01_OpenAI-Java示例代码
      • 02_Claude-Java示例代码
  • 聊天接口(Chat)
    • 图片识别接口
    • 聊天接口(通用)
  • 向量生成(Embeddings)
    • 创建嵌入
  • 文生图片(Images)
    • DALL·E
  • 音频(Audio)
    • TTS文本转语音
  • 更新中
    • API的介绍及使用教程点击内涵链接
    • 常用教程合集
    • Anthropic Claude接口
    • Claude账号登录教程
  • 接口
    • Anthropic 对话格式(Messages)
    • Cohere 重排序格式(Rerank)
    • Deepseek reasoning 对话格式(类Chat Completions)
    • Jina AI 重排序格式(Rerank)
    • Midjourney 图像格式(Midjourney Proxy/Midjourney Proxy Plus)
    • OpenAI 音频格式
    • OpenAI 对话格式(Chat Completions)
    • OpenAI 嵌入格式(Embeddings)
    • OpenAI 图像格式(Image)
    • OpenAI 实时对话接口
    • OpenAI 响应格式(Responses)
    • Suno 音乐格式(Music)
    • Xinference 重排序格式(Rerank)
  1. 接口

Deepseek reasoning 对话格式(类Chat Completions)

1. 更多教程及资源请访问一步AI官方社区站#

社区站:https://www.yiboot.com
一键直达一步AI官方社区
长按识别下方二维码立即访问

Deepseek reasoning 对话格式(类Chat Completions)#

!!! info "官方文档"
推理模型 (deepseek-reasoner)

📝 简介#

Deepseek-reasoner 是 DeepSeek 推出的推理模型。在输出最终回答之前,模型会先输出一段思维链内容,以提升最终答案的准确性。API 向用户开放 deepseek-reasoner 思维链的内容,以供用户查看、展示、蒸馏使用。

💡 请求示例#

基础文本对话 ✅#

响应示例:
{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "deepseek-reasoner",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "reasoning_content": "让我一步步思考:\n1. 我们需要比较9.11和9.8的大小\n2. 两个数都是小数,我们可以直接比较\n3. 9.8 = 9.80\n4. 9.11 < 9.80\n5. 所以9.8更大",
      "content": "9.8 is greater than 9.11."
    },
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 15,
    "total_tokens": 25
  }
}

流式响应 ✅#

流式响应示例:
{"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1694268190,"model":"deepseek-reasoner","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":"让我"},"finish_reason":null}]}

{"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1694268190,"model":"deepseek-reasoner","choices":[{"index":0,"delta":{"reasoning_content":"一步步"},"finish_reason":null}]}

{"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1694268190,"model":"deepseek-reasoner","choices":[{"index":0,"delta":{"reasoning_content":"思考:"},"finish_reason":null}]}

// ... 更多思维链内容 ...

{"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1694268190,"model":"deepseek-reasoner","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"9.8"},"finish_reason":null}]}

{"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1694268190,"model":"deepseek-reasoner","choices":[{"index":0,"delta":{"content":" is greater"},"finish_reason":null}]}

// ... 更多最终答案内容 ...

{"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1694268190,"model":"deepseek-reasoner","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

📮 请求#

端点#

POST /v1/chat/completions

鉴权方法#

在请求头中包含以下内容进行 API 密钥认证:
Authorization: Bearer $NEWAPI_API_KEY
其中 $DEEPSEEK_API_KEY 是您的 API 密钥。

请求体参数#

messages#

类型:数组
必需:是
到目前为止包含对话的消息列表。请注意,如果您在输入的 messages 序列中传入了 reasoning_content,API 会返回 400 错误。

model#

类型:字符串
必需:是
值:deepseek-reasoner
要使用的模型 ID。目前仅支持 deepseek-reasoner。

max_tokens#

类型:整数
必需:否
默认值:4096
最大值:8192
最终回答的最大长度(不含思维链输出)。请注意,思维链的输出最多可以达到 32K tokens。

stream#

类型:布尔值
必需:否
默认值:false
是否使用流式响应。

不支持的参数#

以下参数当前不支持:
temperature
top_p
presence_penalty
frequency_penalty
logprobs
top_logprobs
注意:为了兼容已有软件,设置 temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty 参数不会报错,但也不会生效。设置 logprobs、top_logprobs 会报错。

支持的功能#

对话补全
对话前缀续写 (Beta)

不支持的功能#

Function Call
Json Output
FIM 补全 (Beta)

📥 响应#

成功响应#

返回一个聊天补全对象,如果请求被流式传输,则返回聊天补全块对象的流式序列。

id#

类型:字符串
说明:响应的唯一标识符

object#

类型:字符串
说明:对象类型,值为 "chat.completion"

created#

类型:整数
说明:响应创建时间戳

model#

类型:字符串
说明:使用的模型名称,值为 "deepseek-reasoner"

choices#

类型:数组
说明:包含生成的回复选项
属性:
index: 选项索引
message: 包含角色、思维链内容和最终回答的消息对象
role: 角色,值为 "assistant"
reasoning_content: 思维链内容
content: 最终回答内容
finish_reason: 完成原因

usage#

类型:对象
说明:token 使用统计
属性:
prompt_tokens: 提示使用的 token 数
completion_tokens: 补全使用的 token 数
total_tokens: 总 token 数

📝 上下文拼接说明#

在每一轮对话过程中,模型会输出思维链内容(reasoning_content)和最终回答(content)。在下一轮对话中,之前轮输出的思维链内容不会被拼接到上下文中,如下图所示:
Deepseek reasoning 上下文拼接示意图
!!! warning "注意"
如果您在输入的 messages 序列中,传入了reasoning_content,API 会返回 400 错误。因此,请删除 API 响应中的 reasoning_content 字段,再发起 API 请求,方法如下方使用示例所示。
使用示例:
流式响应示例:

2. 联系客服#

如果显示添加频繁请手动搜索微信号进行添加:
点击复制微信号:xuexiv5876
修改于 2025-08-07 01:45:34
上一页
Cohere 重排序格式(Rerank)
下一页
Jina AI 重排序格式(Rerank)
Built with