DeepSeek / 深度求索

DeepSeek 系列模型 API

百炼接入的 DeepSeek 系列模型，支持推理模式和流式输出。文本类 DeepSeek 模型可通过 OpenAI Chat Completions、Anthropic Messages 和 Gemini-compatible GenerateContent 三类公共协议调用。

POSThttps://nexusflow.hk/v1/chat/completions

这是默认示例端点。多协议调用方式见多协议支持、 Anthropic Messages 和 Gemini-compatible。

模型列表

模型 ID	类型	上下文	输入/百万	输出/百万
`deepseek-v4-pro`	推理模型	1M	¥12	¥24
`deepseek-v4-flash`	大语言模型	1M	¥1	¥2
`deepseek-v3.2`	大语言模型	131K	¥2	¥3
`deepseek-r1`	推理模型	65K	¥4	¥16
`deepseek-v3`	大语言模型	65K	¥2	¥8

请求示例

curl https://nexusflow.hk/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}
    ],
    "stream": true
  }'

三协议 cURL 示例

DeepSeek 文本类模型共享同一套 NexusFlow 模型 ID、API Key、余额、用量和扣费记录。

OpenAI Chat Completions/v1/chat/completions

curl -X POST 'https://nexusflow.hk/v1/chat/completions' \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "只回复 OK"}
    ],
    "max_tokens": 8
  }'

Anthropic Messages/v1/messages

curl -X POST 'https://nexusflow.hk/v1/messages' \
  -H "x-api-key: $API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "max_tokens": 8,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "只回复 OK"}
    ]
  }'

Gemini-compatible GenerateContent/v1beta/models/deepseek-v4-flash:generateContent

curl -X POST 'https://nexusflow.hk/v1beta/models/deepseek-v4-flash:generateContent' \
  -H "x-goog-api-key: $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "只回复 OK"}]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "maxOutputTokens": 8
    }
  }'

推理模式说明

DeepSeek R1 是仅思考模型，传 enable_thinking=false 也仍会返回 reasoning_content。 DeepSeek V3.2 和 V4 Pro 属于线上已验证的混合思考模型，可用 enable_thinking 开关控制。

// 推理模式响应中，delta 包含 reasoning_content 字段
{
  "choices": [{
    "delta": {
      "reasoning_content": "让我一步步分析这个问题...",
      "content": ""
    }
  }]
}

// 思考完成后，切换到正式回答
{
  "choices": [{
    "delta": {
      "reasoning_content": "",
      "content": "根据分析，答案是..."
    }
  }]
}