可用openai sdk调用deepseek模型，需配置ds-开头api密钥、https://api.deepseek.com/v1端点，安装openai==1.3.7+，初始化客户端后指定model="deepseek-v3"发起请求。
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想用熟悉的OpenAI SDK调用DeepSeek模型，又不想重写业务代码，就得让SDK认出DeepSeek服务端点并正确鉴权。
准备API密钥和基础配置
登录DeepSeek开发者控制台，进入「API密钥管理」页面，点击「创建新密钥」，生成一个以ds-开头的32位密钥字符串。这个密钥必须配合https://api.deepseek.com/v1端点使用，【不能复用OpenAI的sk-开头密钥】。
在项目根目录新建.env文件，写入：
DEEPSEEK_API_KEY=ds-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx<br>DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
安装兼容SDK依赖
执行命令安装OpenAI官方SDK（必须是1.3.7及以上版本）：
pip install openai==1.3.7 requests
注意：不要安装deepseek-api独立包——它与OpenAI SDK不兼容，会引发AttributeError: module has no attribute 'chat'错误。
初始化客户端并验证连通性
方法一：通过环境变量自动加载（推荐生产环境）
在Python脚本中写入：
import os<br>from dotenv import load_dotenv<br>load_dotenv() # 自动读取 .env 中的 DEEPSEEK_API_KEY 和 DEEPSEEK_BASE_URL<br><br>from openai import OpenAI<br>client = OpenAI(<br> api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),<br> base_url=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL")<br>)
方法二：硬编码测试（仅限开发调试）
from openai import OpenAI<br>client = OpenAI(<br> api_key="ds-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",<br> base_url="https://api.deepseek.com/v1"<br>)
发起首次文本生成请求
第一步：确认可用模型列表
models = client.models.list()<br>print([m.id for m in models.data])
第二步：调用deepseek-v3模型生成响应
response = client.chat.completions.create(<br> model="deepseek-v3",<br> messages=[{"role": "user", "content": "你好，请用中文简单介绍你自己"}],<br> temperature=0.5<br>)<br>print(response.choices[0].message.content)
这一步必须指定model="deepseek-v3"，因为DeepSeek不支持OpenAI的gpt-3.5-turbo等模型标识符，填错会导致404错误。
