应先检查http状态码是否为2xx，再验证content-type为application/json，然后用response.json()解析；成功响应取choices[0].message.content，流式需逐行解析data:；tool_calls需loads(arguments)并校验function.name；错误响应须用get()安全提取error.message。
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你需要从DeepSeek API返回的HTTP响应中准确提取结构化数据，比如模型生成的文本、函数调用参数或错误详情，而不是把整个response.text当字符串硬拆。
确认响应状态与JSON可解析性
第一步：检查response.status_code是否为200（或201），非2xx状态码直接跳过json()调用，否则会抛出JSONDecodeError。
第二步：用response.headers.get('Content-Type')确认响应头含application/json，避免对HTML错误页或空响应强行解析。
第三步：调用response.json()获取Python字典对象，这一步不可省略——【不要用json.loads(response.text)替代】，requests的.json()方法内置了编码自动检测和空白处理，而loads()在BOM头或UTF-8-sig编码下极易报UnicodeDecodeError。
提取生成文本内容（chat/completions接口）
方法一：标准路径提取
直接访问response['choices'][0]['message']['content']，这是绝大多数成功响应的文本落点。注意：若模型拒绝回答或触发安全拦截，content可能为空字符串，需提前判断if response['choices'][0]['message'].get('content')。
方法二：兼容流式响应（stream=True时）
流式响应返回的是text/event-stream，不能直接json()；需逐行读取data:字段，用json.loads(line[6:])解析每帧，再拼接content字段。漏掉任意一行会导致文本截断。
解析tool_calls调用结果
第一步：确认response中存在'tool_calls'字段，它只在模型主动发起函数调用时出现，普通问答不会返回该键。
第二步：遍历response['choices'][0]['message']['tool_calls']列表，每个元素含id、type、function三个键。
第三步：对每个function.arguments执行json.loads()——【注意：arguments是JSON字符串，不是字典】，直接取值会报错。例如：params = json.loads(call['function']['arguments'])。
第四步：用function.name匹配你预定义的tools列表中的函数名，防止模型虚构函数名导致KeyError。
处理错误响应的JSON结构
当API返回400/401/429等错误码时，响应体仍是JSON格式，但结构与成功响应完全不同。典型错误字段包括code（如'invalid_api_key'）、message（人类可读提示）、request_id（用于工单追踪）。直接按成功路径提取content会触发KeyError。
安全做法：用response.json().get('error', {}).get('message', 'Unknown error')兜底取错因，而非硬写response['error']['message']。
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