当前位置: 首页 > article >正文

火山引擎 DeepSeek R1 API 使用小白教程

一、火山引擎 DeepSeek R1 API 申请
首先需要三个要素:

1)API Key
2)API 地址
3)模型ID

1、首先打开火山引擎的 DeepSeek R1 模型页面

地址:账号登录-火山引擎

2、在页面右下角,找到【推理】按钮,点击

3、点击之后出现了接入点,也就是 API 创建页面,什么都不用修改,直接点右下角的【确认接入】按钮(目前火山云送了 50万免费 token)

这里如果你没有实名认证是不能选择模型的,去实名认证并选购模型即可,有免费使用放心提交订单

4、接入之后,在接入点列表找到最新创建的接入点,点击【API调用】按钮,保存自己的api

5、在API调用页面要做两个事情:

pip install --upgrade "openai>=1.0"

在虚拟环境中安装openai>=1.0,

 cursor中调用这个虚拟环境即可,

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key = "*******************",
    base_url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
)

# Non-streaming:
print("----- standard request -----")
completion = client.chat.completions.create(
    model = "deepseek-r1-250120",  # your model endpoint ID
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是人工智能助手"},
        {"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些?"},
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

# Streaming:
print("----- streaming request -----")
stream = client.chat.completions.create(
    model = "deepseek-r1-250120",  # your model endpoint ID
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是人工智能助手"},
        {"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些?"},
    ],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if not chunk.choices:
        continue
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
print()

 可以在这儿看token用量


http://www.kler.cn/a/568719.html

相关文章:

  • 使用 ASP.NET Core 创建和下载 zip 文件
  • 剖析RabbitMQ消息可靠投递
  • 算法day4 dfs搜索2题
  • Flask-Restful
  • APP爬取:基于Appium的App数据爬取实战详解
  • 苹果产品自助网址
  • 【考试大纲】高级网络规划设计师考试大纲
  • 各章节详细总结与 Vue 学习收尾
  • Vscode 便用快捷键设置教程
  • 【赵渝强老师】Kafka消息的消费模式
  • 常用的api测试软件
  • 飞算JavaAI编程工具集成到idea中
  • 基于javaweb的SSM+Maven幼儿园管理系统设计和实现(源码+文档+部署讲解)
  • Linux-进程与信号
  • 大白话React第十一章React 相关的高级特性以及在实际项目中的应用优化
  • 第50天:Web开发-JavaEE应用SpringBoot栈ActuatorSwaggerHeapDump提取自动化
  • shell脚本编程实践第4天
  • 【网络安全 | 渗透测试】GraphQL精讲一:基础知识
  • 如何通过Python网络爬虫技术应对复杂的反爬机制?
  • Bash Shell 比较注入漏洞:分析与利用